Optimization of nonlinear constrained particle swarm

Abstract

We propose an algorithm based on the particle swarm paradigm (PSP) to address nonlinear constrained optimization problems. While some algorithms based on PSP have already been proposed in this context, the equality constraints have been posing some difficulties. The proposed algorithm is based on the relaxation of the dominance concept introduced in the multiobjective optimization. This concept is used to select the best particle position and the best ever particle swarm position. We propose also a stopping criterion for the algorithm and present numerical results with some problems collected from the literature. The new algorithm is implemented in a solver connected with AMPL, allowing easy coding and solving of problems.

Nelinijinė trajektorija judančio dalelių srauto optimizavimas

Santrauka. Pagal dalelių srauto judėjimo teoriją sukurtas algoritmas, skirtas nelinijinės optimizacijos problemoms spręsti. Panašūs algoritmai buvo siūlomi ir anksčiau, tačiau kildavo keblumų su apribojimais. Pasiūlytame algoritme pritaikyta dominavimo koncepcija. Ši koncepcija naudojama geriausiai atskiros dalelės ir dalelių srauto padėčiai nustatyti. Taip pat algoritmui pasiūlytas stop kriterijus, išspręsti parinkti konkretūs uždavinių pavyzdžiai. Kad būtų paprasčiau suformuluoti ir išspręsti uždavinį, naujasis algoritmas užprogramuotas matematinio programavimo kalba.

Reikšminiai žodžiai: nelinijinis optimizavimas, dalelių srauto optimizavimas, dominavimo koncepcija.

First Published Online: 21 Oct 2010

Keyword : Nonlinear constrained optimization, particle swarm optimization, dominance concept