Optimização por enxame de partículas

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Swarm Typologies. (a) Melhor Global. (b) Topologia em Anel. (c)Topologia Circular. (d)Topologia em Pirâmide. (e) Topologia Von Neumann.

O método do enxame de partículas (em inglês: particle swarm optimization ou PSO) é um ramo da inteligência artificial também classificado por alguns autores como um ramo da computação evolucionária, que otimiza um problema iterativamente ao tentar melhorar a solução candidata com respeito a uma dada medida de qualidade. O método do enxame de partícula foi proposto por Kennedy e Eberhart[1] em 1995.

Para outros autores, não pode ser classificado como computação evolucionária, a CE, por não possuir os operadores de seleção, recombinação e mutação, que são características sine quibus non da CE. Mas se aproxima desta quanto ao quesito enxames ou inteligência em enxames. Por outro lado, parece-se mais com o método da colônia de formigas (em inglês: ant colony optimization ou ACO) e podemos, então, finalmente classificá-lo como um ramo da família da swarm intelligence .

O método de “Particle Swarming Optimization”, criado por James Kennedy e Russell Eberhart, encontra-se, atualmente, entre as meta-heurísticas de algoritmos de otimização, baseadas em padrões da natureza (como a representação do movimento de cada individuo dentro de um bando de pássaros ou de um cardume de peixes), mais populares nesta área e surge como sendo o algoritmo mais promissor para a resolução dos mais diversificados problemas de otimização, quer na área das ciências, quer das engenharias. Desde a sua criação, já foram desenvolvidas muitas variantes para a resolução de problemas práticos relativos à otimização. [2]

PSO é inspirado pelo comportamento social e cooperativo exibido por várias espécies por forma a realizar as suas necessidades no espaço de pesquisa (“Search-space”). Alem disso, PSO é uma meta-heurística, pois realiza poucas ou nenhumas premissas sobre o problema que está a ser otimizado e pode procurar soluções candidatas em espaços de grandes dimensões. No entanto, algumas meta-heurísticas como PSO não garantem que uma solução ideal seja encontrada. Em termos gerais, o algoritmo guia-se por experiência pessoal (Pbest), experiência geral (Gbest) e o movimento das partículas atual para decidir as posições seguintes no espaço de pesquisa. O PSO resolve um problema criando uma população de soluções candidatas, também conhecidas como partículas, e movendo estas partículas em torno do espaço de pesquisa, de acordo com fórmulas matemáticas simples sobre a posição e velocidade da partícula. O movimento de cada partícula é influenciado pela sua posição do local mais conhecida, mas, também é guiado em direção às posições mais conhecidas do espaço de pesquisa, que são atualizadas como posições melhores quando encontradas por outras partículas. Isto é espectável, quando o intuito é mover o enxame em direção da melhor solução.[3]

Aplicações:[editar | editar código-fonte]

Planeamento de otimização do desenvolvimento do campo de hidrocarbonetos:[editar | editar código-fonte]

Muitos dos problemas de otimização em ciências e engenharia envolvem funções objetivo não-lineares. O PSO tem sido aplicado na otimização dos planeamentos de otimização do petróleo e campos de gás, e em Sistemas Fotovoltaicos (PV).

Modelização Individual:[editar | editar código-fonte]

Modelização Individual é uma técnica computacional que modeliza um problema ao tentar alcançar uma solução ótima, em relação a um conjunto de dados de entrada especificados ou consulta.

Referências

  1. Kennedy, J.; Eberhart, R. (1995). «Particle Swarm Optimization». Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. pp. 1942–1948. doi:10.1109/ICNN.1995.488968. 
  2. Alam, Mahamad Nabab. (2016-03-07). "Particle Swarm Optimization: Algorithm and its Codes in MATLAB". DOI:10.13140/RG.2.1.4985.3206.
  3. Valle, Y. del; Ganesh K.. (2008-01-01). "Particle Swarm Optimization: Basic Concepts, Variants and Applications in Power Systems.". IEEE Transactions on Evolutionary Computation 12. ISSN 1089-778X.
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