Juan Castañedo Galvlán, investigador de la Universidad Internacional Iberoamericana (UNIB), participa en un estudio que explora y propone varias técnicas para optimizar la convergencia, precisión y adaptabilidad de los algoritmos PSO.
La optimización de enjambres de partículas (PSO), es una técnica computacional inspirada en el comportamiento colectivo de enjambres, fue propuesta por James Kennedy y Russel Eberhart en 1995. Desde entonces se ha convertido en un método eficaz para solucionar diversos problemas de optimización. PSO simula el comportamiento social de un enjambre de partículas, en el cual cada partícula representa una solución competente en el área de búsqueda.
Las partículas se movilizan en el área de búsqueda, ajustando sus posiciones de acuerdo a su experiencia y la de las partículas contiguas. Su finalidad es encontrar la mejor solución actualizando frecuentemente las posiciones de las partículas.
El objetivo de esta investigación ha sido aportar mejoras en el campo de la ecualización adaptativa mediante la exploración de técnicas de PSO, con el fin de mejorar la convergencia, precisión y adaptabilidad de los algoritmos de PSO. La investigación estudió la combinación de PSO con otros algoritmos de optimización, la introducción de mecanismos adaptativos, la aplicación de optimización multiobjetivo y la utilización del enfoque del factor de restricción y la topología de vecindad dinámica.
Resultados de la investigación
La investigación determinó que la mejor solución para el filtrado adaptativo es el HPSO, ya que mostró mayor rendimiento en comparación con otras técnicas de optimización. Ésta técnica es eficiente en la ecualización de canales, aprovecha su capacidad de búsqueda global para mejorar los coeficientes del ecualizador y el rendimiento de los sistemas de comunicación al reducir los efectos de la distorsión del canal y la interferencia entre símbolos.
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