Implementación en dsp del algoritmo hibrido particle swarm optimización (convergencia garantizada) y el simplex (pso+sx)

Abstract

La optimización por enjambre de partículas (PSO) es una técnica de optimización aleatoria basada en poblaciones e inspirada en el comportamiento social de los animales como las bandadas de aves o en cardúmenes. En el presente artículo se describe el desarrollo y la implementación del código en lenguaje C del método de optimización por enjambre de partículas PSO de convergencia garantizada, combinado en topología alternante o paralela con el método simplex Nelder Mead, en un procesador digital de señales (DSP). En el procesador digital de señales y en un computador de escritorio se realizan comparaciones de desempeño, de precisión y de tiempo con las funciones de prueba que se usan convencionalmente en la evaluación de algoritmos de optimización, tales como la función esfera, la función Zakharov, la función Rastrigin y la función Rosenbrock. De esta manera, la programación en lenguaje C en el procesador digital de señales (DSP) del algoritmo se realizó para verificar que es posible implementar una técnica avanzada de optimización que tiene una gran precisión, en un dispositivo que puede ser transportable, de tal manera que se aproveche la diferencia en su tamaño, en su flexibilidad y en su bajo costo con respecto al computador de escritorio.