Resumo: Este trabalho propõe uma variante de otimização por enxame de partículas, na qual as influências entre as partículas são definidas através de uma rede complexa dinâmica. O objetivo principal é melhorar a capacidade de exploração do mecanismo de busca, particularmente junto a problemas multimodais. Com a vizinhança entre as partículas sendo definida de forma dinâmica e apresentando propriedades típicas de redes complexas, pretende-se: (i) promover uma rápida difusão de informação pela rede; (ii) viabilizar a formação de comunidades; e (iii) permitir que a influência das partículas ao longo da busca seja ajustável. Para validar o algoritmo proposto, foi feita uma análise sobre qual sua sensibilidade à variação de características da topologia. Em seguida, o seu desempenho foi comparado ao de outras propostas de otimização por enxame de partículas, presentes na literatura, utilizando para isso sete funções de teste com alta dimensionalidade e diferentes graus de dificuldade. Os resultados obtidos mostraram-se competitivos, indicando que topologias dinâmicas e complexas conduzem a mecanismos de busca eficazes e flexíveis, capazes de lidar com diferentes cenários de otimização Ver menos

Abstract: This work proposes a variant of particle swarm optimization, in which the influences among particles are defined by a dynamic complex network. The main purpose of this work is to improve the exploration capability of the search mechanism, particularly in multimodal problems. With the neighborhood of the particles being defined in a dynamic way and presenting typical properties of complex networks, the intention is: (i) to promote a rapid diffusion of information throughout the network; (ii) to enable the formation of communities; and (iii) to allow an adjustable influence of the particles along the search. To validate the proposed algorithm, an analysis of its sensitivity to alternative characteristics of the topology was performed. Further, its performance was compared to other particle swarm optimization proposals, available in the literature, on seven high-dimensional benchmark functions presenting distinct difficulty levels. The obtained results were competitive, indicating that dynamic complex topologies guide to effective and flexible search mechanisms, capable of dealing with distinct optimization scenarios Ver menos