Resumen:
Este artículo muestra la aplicación del
algoritmo de Enjambre de Partículas (Particle Swarm
Optimization: PSO) al problema de particionamiento de datos
cuantitativos. Se enfatiza particularmente en la calibración
de los parámetros de este algoritmo y el rendimiento que éste
muestra en función de los valores asignados a los parámetros.
Finalmente, se muestra la aplicación del algoritmo a diez
tablas de datos cuantitativos.
En
este experimento se obtuvieron buenos resultados en términos
de la convergencia del algoritmo y los tiempos de ejecución.
Palabras clave:
Heurísticas, optimización, enjambre, partículas,
particionamiento de datos.
Abstract:
This
paper shows how the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) was
applied to the partitioning of quantitative data. The parameter fitting
process for this algorithm is particularly emphasized. Also, this paper
illustrates how the values assigned to the parameters affect the
performance of the algorithm. Finally, the application of the algorithm
to ten quantitative data tables is shown. In this experiment good
results were obtained in terms of the algorithm convergence and running
times.
KeyWords:
Heuristics, optimization, PSO, swarm, particles, data clustering.
Doi: https://doi.org/10.18845/rdmei.v19i1.3854
|