Juan Castañedo Galvlán, pesquisador da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), está participando de um estudo que explora e propõe várias técnicas para otimizar a convergência, a precisão e a adaptabilidade dos algoritmos de PSO.
A otimização por enxame de partículas (PSO), uma técnica de computação inspirada no comportamento coletivo dos enxames, foi proposta por James Kennedy e Russel Eberhart em 1995. Desde então, ele se tornou um método eficaz para resolver vários problemas de otimização. O PSO simula o comportamento social de um enxame de partículas, no qual cada partícula representa uma solução competente na área de pesquisa.
As partículas movem-se pela área de busca, ajustando suas posições de acordo com sua experiência e a das partículas vizinhas. Seu objetivo é encontrar a melhor solução atualizando frequentemente as posições das partículas.
Portanto, o objetivo desta pesquisa foi proporcionar melhorias no campo da equalização adaptativa, explorando técnicas de PSO, a fim de melhorar a convergência, precisão e adaptabilidade dos algoritmos PSO. A pesquisa estudou a combinação do PSO com outros algoritmos de otimização, a introdução de mecanismos adaptativos, a aplicação da otimização multiobjetivo e o uso da abordagem de fator de restrição e da topologia de vizinhança dinâmica.
Resultados da pesquisa
A pesquisa determinou que a melhor solução para a filtragem adaptativa é a HPSO, pois ela apresentou maior desempenho em comparação com outras técnicas de otimização. Essa técnica é eficiente na equalização de canais, aproveitando seu recurso de pesquisa global para melhorar os coeficientes do equalizador e o desempenho dos sistemas de comunicação, reduzindo os efeitos da distorção do canal e da interferência entre símbolos.
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