Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "self-optimization" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Improved dolphin swarm optimization algorithm based on information entropy
Autorzy:
Li, Y.
Wang, X.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200085.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
dolphin swarm optimization
information entropy
convergence
self-adaptive
combinational optimization
Opis:
In order to overcome the shortcomings of the dolphin algorithm, which is prone to falling into local optimum and premature conver-gence, an improved dolphin swarm algorithm, based on the standard dolphin algorithm, was proposed. As a measure of uncertainty, information entropy was used to measure the search stage in the dolphin swarm algorithm. Adaptive step size parameters and dynamic balance factors were introduced to correlate the search step size with the number of iterations and fitness, and to perform adaptive adjustment of the algorithm. Simulation experiments show that, comparing with the basic algorithm and other algorithms, the improved dolphin swarm algorithm is feasible and effective.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2019, 67, 4; 679-685
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies