2026-04-16T19:02:32Zhttps://repositorio.cuc.edu.co/server/oai/request

oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/120132024-09-17T19:13:44Zcom_11323_9804com_11323_3col_11323_9809

Cruz Duarte, Jorge Amaya Contreras, Iván Correa Cely, Carlos 2013-01-21 00:00:00 2024-04-09T20:12:41Z 2013-01-21 00:00:00 2024-04-09T20:12:41Z 2013-01-21 0122-6517 https://hdl.handle.net/11323/12013 https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/153 2382-4700 En este artículo se presenta una estrategia novedosa para la búsqueda de múltiples soluciones en sistemas de ecuaciones no lineales, mediante la metaheurística de optimización por enjambre de partículas, y su versión unificada. Inicialmente, se expone una sección de fundamentos, donde se muestran las bases de las técnicas numéricas utilizadas y también la transformación del problema de solución en uno de optimización. Se comprueba esta nueva estrategia con diferentes tipos de sistemas, variando sistemáticamente el tamaño de los mismos para observar el comportamiento de las metaheurísticas usadas. Luego de analizar los datos obtenidos, se encuentra que la estrategia implementada tiene un gran potencial de aplicación en problemas de ingeniería. Para los sistemas analizados en este escrito, se recomienda utilizar la versión unificada o la original, dependiendo de si el sistema es pequeño o grande (menor o mayor a cinco ecuaciones e incógnitas), respectivamente. application/pdf spa Universidad de la Costa INGE CUC - 2014 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/153 Computación Ecuaciones no lineales Enjambre de partículas Enjambre de partículas unificado Estrategia de solución Metaheurísticas Métodos numéricos Optimización Sistemas de ecuaciones. Algoritmo de optimización para el cálculo de múltiples raíces de sistemas de ecuaciones no lineales Algoritmo de optimización para el cálculo de múltiples raíces de sistemas de ecuaciones no lineales Artículo de revista http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 Text info:eu-repo/semantics/article Journal article http://purl.org/redcol/resource_type/ART info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 Inge Cuc I. Amaya et al., “Solution of the Mathematical Model of a Nonlinear Direct Current Circuit Using Particle Swarm Optimization”, Revista Dyna, vol. 79, no. 172, 2011, pp. 77-84. J. Cruz et al., “Solution of the mathematical model of a DC nonlinear electronic circuit using an optimization strategy: Application of the original and unified Particle Swarm Metaheuristics,” in 4th IEEE Colombian Workshop on Circuits and Systems (CWCAS), (2012), pp. 1-6. I. Amaya et al., “Real Roots of Nonlinear Systems of Equations Through a Metaheuristic Algorithm,” Revista Dyna, vol. 78, no. 170, 2011, pp. 15-23. C. Grosan and A. Abraham, “A New Approach for Solving Nonlinear Equations Systems,” IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, vol. 38, no. 3, pp. 698-714, 2008. L. Gómez, “Propuesta de demostración del teorema sobre la relación entre sistemas de ecuaciones y el problema de optimización (comunicación interna)”. Bucaramanga, 2010, pp. 1-2. O. Roa et al., “Solution of nonlinear circuits with the Central Force Optimization algorithm,” in 4th IEEE Colombian Workshop on Circuits and Systems (CWCAS), (2012), pp. 1-6. S. Reyes et al., “Real and/or Complex Roots Calculation of Nonlinear Equations Systems through Modified Particle Swarm Optimization,” Ingenieria y Universidad, vol. 16, no. 2, Oct. 2012, pp. 349-362. J. Kennedy and R. Eberhart, “Particle swarm optimization,” Proceedings of ICNN ’95 - International Conference on Neural Networks, vol. 4, 1995, pp. 1942- 1948. H. Babaee and A. Khosravi, “An Improve PSO Based Hybrid Algorithms,” in International Conference on Management and Service Science, (2011), pp. 1-5. J. Huang and D. Cao, “Particle swarm optimization method for solving quadratic eigenvalues,” in 3rd International Conference on Biomedical Engineering and Informatics (2010), pp. 2932-2935. K. E. Parsopoulos and M. N. Vrahatis, “Unified Particle Swarm Optimization in Dynamic Environments,” Applications of Evolutionary Computing, vol. 3449, 2005, pp. 590-599. R. Correa et al., “Uso de algoritmos metaheurísticos híbridos para la minimización de entropía en problemas de transferencia de calor en circuitos electrónicos,” Revista Ingeniería y Universidad, vol. 15, no. 2, 2011, pp. 403-421. Z. Zhan et al., “Experimental Study on PSO Diversity,” Computational Intelligence, 2010, pp. 310-317. 208 197 1 9 https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/153/145 Núm. 1 , Año 2013 : (Enero - Junio) Publicationmetadata.only