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Um algoritmo de otimização por enxame de partículas bare bones baseado em transição eletrônica (ETBBPSO) é proposto neste artigo. O ETBBPSO é projetado para apresentar resultados de alta precisão para problemas de otimização de alta dimensão com um único objetivo. As partículas no ETBBPSO são divididas em diferentes órbitas. Um operador de transição é proposto para aprimorar a capacidade de busca global do ETBBPSO. O comportamento de transição das partículas dá ao enxame mais chance de escapar de mínimos locais. Além disso, um operador de fusão de órbitas é proposto neste artigo. Uma órbita com baixa capacidade de busca será fundida com uma órbita com alta capacidade de busca. Experimentos extensivos com CEC2014 e CEC2020 são avaliados com ETBBPSO. Quatro algoritmos baseados em população famosos também são selecionados no grupo de controle. Resultados experimentais provam que o ETBBPSO pode apresentar resultados de alta precisão para problemas de otimização de alta dimensão com um único objetivo.
Tian et al. (Mon,) estudaram essa questão.