Multi Objective Mixed Integer Nonlinear Optimization Based on PSO with Application to Integrated Weed Management
Se presenta una herramienta de optimización para la resolución de problemas mixto entero no lineales multi-objetivo. El algoritmo se basa en lametaheurística de enjambre de partículas (PSO). Como PSO está diseñado para aplicarse a problemas continuos sin restricciones, para poder abordar problemas r...
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| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | Articulo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/142907 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/226 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Se presenta una herramienta de optimización para la resolución de problemas mixto entero no lineales multi-objetivo. El algoritmo se basa en lametaheurística de enjambre de partículas (PSO). Como PSO está diseñado para aplicarse a problemas continuos sin restricciones, para poder abordar problemas restringidos se le incorporó una técnica basada en el total de las violaciones a las restricciones de cada partícula. Adicionalmente, para tratar variables binarias, se adoptó el método “Angle Modulation”, el cual agrega cuatro variables continuasadicionales que, a través de una función trigonométrica, van proporcionando los valores de todas las variables binarias a lo largo de la exploración. Finalmente, para abordar problemas multi-objetivo, se incorporó una metodología para identificar el frente de Pareto. El algoritmo desarrollado se probó sobre diferentes funciones benchmark de dos y tres objetivos, obteniéndose resultados satisfacto-rios. Las prestaciones de la herramienta desarrollada se ilustran mediante un caso de estudio de interés agronómico: el diseño de estrategias para el manejo integrado de malezas. |
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