Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "particle swarm optimization algorithm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 29
Tytuł:
Function optimization using metaheuristics
Autorzy:
Pilski, M.
Seredyński, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92887.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
particle swarm optimization (PSO)
artificial immune system
genetic algorithm
function optimization
Opis:
The paper presents the results of comparison of three metaheuristics that currently exist in the problem of function optimization. The first algorithm is Particle Swarm Optimization (PSO) - the algorithm has recently emerged. The next one is based on a paradigm of Artificial Immune System (AIS). Both algorithms are compared with Genetic Algorithm (GA). The algorithms are applied to optimize a set of functions well known in the area of evolutionary computation. Experimental results show that it is difficult to unambiguously select one best algorithm which outperforms other tested metaheuristics.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2006, 1(7); 77-91
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Comparative Study of PID Controller Tuning Using GA, EP, PSO and ACO
Autorzy:
Nagaraj, B.
Vijayakumar, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384767.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
ant colony algorithm
evolutionary program
genetic algorithm particle swarm optimization and soft computing
Opis:
Proportional - Integral - Derivative control schemes continue to provide the simplest and effective solutions to most of the control engineering applications today. How ever PID controller are poorly tuned in practice with most of the tuning done manually which is difficult and time consuming. This article comes up with a hybrid approach involving Genetic Algorithm (GA), Evolutionary Pro gramming (EP), Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant Colony Optimization (ACO). The proposed hybrid algorithm is used to tune the PID parameters and its per formance has been compared with the conventional me thods like Ziegler Nichols and Cohen Coon method. The results obtained reflect that use of heuristic algorithm based controller improves the performance of process in terms of time domain specifications, set point tracking, and regulatory changes and also provides an optimum stability. Speed control of DC motor process is used to assess the efficacy of the heuristic algorithm methodology
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2011, 5, 2; 42-48
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytmy stadne w problemach optymalizacji
Swarm Algorithms in Optimization Problems
Autorzy:
Filipowicz, B.
Kwiecień, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/274567.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
optymalizacja nieliniowa
algorytm PSO
algorytm pszczeli
algorytm świetlika
nonlinear optimization
particle swarm optimization (PSO)
bee algorithm
firefly algorithm
Opis:
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu optymalizacji rojem cząstek, algorytmu pszczelego i algorytmu świetlika do wyznaczenia optymalnego rozwiązania wybranych testowych funkcji ciągłych. Przedstawiono i porównano wyniki badań dla funkcji Rosenbrocka, Rastrigina i de Jonga.
This paper presents particle swarm optimization, bee algorithm and firefly algorithm, used for optimal solution of selected continuous well-known functions. Results of these algorithms are compared to each other on Rosenbrock, Rastrigin and de Jong functions.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 152-157
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A novel fuzzy c-regression model algorithm using a new error measure and particle swarm optimization
Autorzy:
Soltani, M.
Chaari, A.
Ben Hmida, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330134.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
model rozmyty Takagi-Sugeno
algorytm grupowania
metoda najmniejszych kwadratów
optymalizacja rojem cząstek
Takagi-Sugeno fuzzy models
noise clustering algorithm
fuzzy c-regression model
orthogonal least squares
particle swarm optimization (PSO)
Opis:
This paper presents a new algorithm for fuzzy c-regression model clustering. The proposed methodology is based on adding a second regularization term in the objective function of a Fuzzy C-Regression Model (FCRM) clustering algorithm in order to take into account noisy data. In addition, a new error measure is used in the objective function of the FCRM algorithm, replacing the one used in this type of algorithm. Then, particle swarm optimization is employed to finally tune parameters of the obtained fuzzy model. The orthogonal least squares method is used to identify the unknown parameters of the local linear model. Finally, validation results of two examples are given to demonstrate the effectiveness and practicality of the proposed algorithm.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 3; 617-628
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the hybridization of the artificial Bee Colony and Particle Swarm Optimization Algorithms
Autorzy:
El-Abd, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91658.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
Artificial Bee Colony Algorithm
ABC
particle swarm optimization (PSO)
PSO
hybridization
hybrid algorithm
CEC05
Opis:
In this paper we investigate the hybridization of two swarm intelligence algorithms; namely, the Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) and Particle Swarm Optimization (PSO). The hybridization technique is a component-based one, where the PSO algorithm is augmented with an ABC component to improve the personal bests of the particles. Three different versions of the hybrid algorithm are tested in this work by experimenting with different selection mechanisms for the ABC component. All the algorithms are applied to the well-known CEC05 benchmark functions and compared based on three different metrics, namely, the solution reached, the success rate, and the performance rate.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2012, 2, 2; 147-155
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An adaptive particle swarm optimization algorithm for robust trajectory tracking of a class of under actuated system
Autorzy:
Kumar, V. E.
Jerome, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/141105.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
inverted pendulum
LQR controller
particle swarm optimization (PSO)
genetic algorithm
adaptive inertia weight factor
state feedback control
Opis:
This paper presents an adaptive particle swarm optimization (APSO) based LQR controller for optimal tuning of state feedback controller gains for a class of under actuated system (Inverted pendulum). Normally, the weights of LQR controller are chosen based on trial and error approach to obtain the optimum controller gains, but it is often cumbersome and tedious to tune the controller gains via trial and error method. To address this problem, an intelligent approach employing adaptive PSO (APSO) for optimum tuning of LQR is proposed. In this approach, an adaptive inertia weight factor (AIWF), which adjusts the inertia weight according to the success rate of the particles, is employed to not only speed up the search process but also to increase the accuracy of the algorithm towards obtaining the optimum controller gain. The performance of the proposed approach is tested on a bench mark inverted pendulum system, and the experimental results of APSO are compared with that of the conventional PSO and GA. Experimental results prove that the proposed algorithm remarkably improves the convergence speed and precision of PSO in obtaining the robust trajectory tracking of inverted pendulum.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2014, 63, 3; 345-365
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Design of a Superconducting Antenna Integrated with a Diplexer for Radio-Astronomy Applications
Autorzy:
Donelli, M.
Febvre, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/309365.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
diplexer
microwave antenna
optimization techniques
particle swarm algorithm
radio astronomy
Opis:
This paper presents the design of a compact frontend diplexer for radio-astronomy applications based on a self complementary Bow-tie antenna, a 3 dB T-junction splitter and two pass-band fractal lters. The whole diplexer structure has been optimized by using an evolutionary algorithm. In particular the problem of the diplexer design is recast into an optimization one by dening a suitable cost function which is then minimized by mean of an evolutionary algorithm namely the Particle Swarm Optimization (PSO). An X band diplexer prototype was fabricated and assessed demonstrating a good agreement between numerical and experimental results.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2014, 3; 113-118
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fuzzy ranking based non-dominated sorting genetic algorithm-II for network overload alleviation
Autorzy:
Pandiarajan, K.
Babulal, C. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/141059.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
non-dominated sorting genetic algorithm
generation rescheduling
particle swarm optimization (PSO)
differential evolution
overload index
Opis:
This paper presents an effective method of network overload management in power systems. The three competing objectives 1) generation cost 2) transmission line overload and 3) real power loss are optimized to provide pareto-optimal solutions. A fuzzy ranking based non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) is used to solve this complex nonlinear optimization problem. The minimization of competing objectives is done by generation rescheduling. Fuzzy ranking method is employed to extract the best compromise solution out of the available non-dominated solutions depending upon its highest rank. N-1 contingency analysis is carried out to identify the most severe lines and those lines are selected for outage. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated for different contingency cases in IEEE 30 and IEEE 118 bus systems with smooth cost functions and their results are compared with other single objective evolutionary algorithms like Particle swarm optimization (PSO) and Differential evolution (DE). Simulation results show the effectiveness of the proposed approach to generate well distributed pareto-optimal non-dominated solutions of multi-objective problem
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2014, 63, 3; 367-384
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling of Curvature of the Railway Track Geometrical Layout Using Particle Swarm Optimization
Autorzy:
Palikowska, Katarzyna Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/504485.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Międzynarodowa Wyższa Szkoła Logistyki i Transportu
Tematy:
Particle Swarm Optimization algorithm cubic C-Bezier curve
curvature of the railway track layout dynamic interactions
transition curve
Opis:
A method of railway track geometrical layout design, based on an application of cubic C-Bezier curves for describing the layout curvature is presented in the article. The control points of a cubic C-Bezier curve are obtained in an optimization process carried out using Particle Swarm Optimization algorithm. The optimization criteria are based on the evaluation of the dynamic interactions and satisfaction of geometrical design requirements.
Źródło:
Logistics and Transport; 2014, 21, 1; 73-82
1734-2015
Pojawia się w:
Logistics and Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparative Study of Optimised Artificial Intelligence Based First Order Sliding Mode Controllers for Position Control of a DC Motor Actuator
Autorzy:
Nyong-Bassey, B. E.
Akinloye, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385114.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
adaptive fuzzy control
DC motor position control
genetic algorithm
particle swarm optimization (PSO)
sliding mode control
Opis:
This paper aims at critically reviewing various sliding mode control measures applied to Permanent Magnet DC Motor actuator for position control. At first, a hybrid sliding mode controller was examined with its advantages and disadvantages. Then, the smooth sliding mode controller in the same manner. The shortcomings of the two methods were overcome by proper switch design and also using tanh-sinh hyperbolic function. The sliding mode controller switches on when either disturbance or noise is detected. Genetic Algorithm Computational tuning technique is employed to optimize the gains of the controllers for optimal response.The performance of the proposed controller architecture, as well as the reviewed controllers, have been compared for performance evaluation with respect to several operating conditions. This includes load torque disturbance injection, noise injection in a feedback loop, motor nonlinearity exhibited by parameters variation, and a step change in reference input demand.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2016, 10, 3; 58-71
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimal design of RC frames using a modified hybrid PSOGSA algorithm
Optymalny projekt ramy RC z wykorzystaniem zmodyfikowanego algorytmu hybrydowego PSOGSA
Autorzy:
Chutani, S.
Singh, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/230376.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
projekt optymalny
konstrukcja żelbetowa
optymalizacja demokratyczna roju cząstek
samoadaptacyjny algorytm
grawitacyjnego wyszukiwania
projektowanie
Indie
norma indyjska
optimum design
reinforced concrete structure
democratic particle swarm optimization
selfadaptive gravitational search algorithm
design
Indian standard
Opis:
The present study has been taken up to emphasize the role of the hybridization process for optimizing a given reinforced concrete (RC) frame. Although various primary techniques have been hybrid in the past with varying degree of success, the effect of hybridization of enhanced versions of standard optimization techniques has found little attention. The focus of the current study is to see if it is possible to maintain and carry the positive effects of enhanced versions of two different techniques while using their hybrid algorithms. For this purpose, enhanced versions of standard particle swarm optimization (PSO) and a standard gravitational search algorithm (GSA), were considered for optimizing an RC frame. The enhanced version of PSO involves its democratization by considering all good and bad experiences of the particles, whereas the enhanced version of the GSA is made self-adaptive by considering a specific range for certain parameters, like the gravitational constant and a set of agents with the best fitness values. The optimization process, being iterative in nature, has been coded in C++. The analysis and design procedure is based on the specifications of Indian codes. Two distinct advantages of enhanced versions of standard PSO and GSA, namely, better capability to escape from local optima and a faster convergence rate, have been tested for the hybrid algorithm. The entire formulation for optimal cost design of a frame includes the cost of beams and columns. The variables of each element of structural frame have been considered as continuous and rounded off appropriately to consider practical limitations. An example has also been considered to emphasize the validity of this optimum design procedure.
W niniejszym artykule przedstawiono bardziej realistyczny i optymalny projekt żlbetowych ram konstrukcyjnych (RC) poprzez hybrydyzację ulepszonych wersji standardowej optymalizacji roju cząsteczek (PSO) oraz standardowy algorytm wyszukiwania grawitacyjnego (GSA). Podejście proponowane w niniejszej pracy koncentruje się na hybrydyzacji ulepszonych wersji standardowej optymalizacji roju cząsteczek (PSO) oraz standardowym algorytmie wyszukiwania grawitacyjnego (GSA). PSO została zdemokratyzowana poprzez uwzględnienie wszystkich dobrych i złych doświadczeń w zakresie cząsteczek, podczas gdy GSA został zmieniony na samodostosowujący, uwzględniając określony zakres dla niektórych parametrów, takich jak np. stała grawitacyjna i zestaw czynników o najlepszych wartościach sprawności. Optymalny rozmiar i wzmocnienie elementów zostały określone dzięki zastosowaniu techniki w środowisku komputerowym, w którym cały proces analizy, projektowania i optymalizacji został zakodowany w C++. Procedura analizy i projektowania przebiega zgodnie ze specyfikacjami kodów indyjskich. Okazało się, że zastosowanie samodostosowującego algorytmu wyszukiwania grawitacyjnego wraz z demokratyczną techniką optymalizacji roju cząsteczek zapewnia dwie wyraźne przewagi nad standardową PSO i GSA, a mianowicie lepszą zdolność do ucieczki od lokalnej optymalności i szybszy współczynnik konwergencji. Całe sformułowanie dla optymalnego projektu kosztów ramy obejmuje zarówno koszt belek i słupów. W tym podejściu, zmienne każdego elementu ramy konstrukcyjnej zostały uznane za funkcje ciągłe i zaokrąglone odpowiednio do zastosowania praktycznego znaczenia niniejszego badania. Rozważono kilka przykładów, które podkreślają ważność optymalnej procedury projektowania, a wyniki porównano z wcześniejszymi badaniami, w celu sprawdzenia ich skuteczności i efektywności. Proponowany algorytm pokonuje ograniczenia dwóch indywidualnych algorytmów, biorąc pod uwagę ich hybrydę, a tym samym poprawia ogólną wydajność. Wprowadzono niezbędne zmiany, aby badanie było zgodne z wcześniejszymi badaniami. Porównanie z innymi wcześniej stosowanymi technikami hybrydowymi pokazuje, że czas potrzebny na przeprowadzenie procesu optymalizacji w niniejszym badaniu – z wykorzystaniem techniki MPSOGSA – został znacznie zmniejszony. Ponadto, podczas projektowania ram RC obniżono całkowity koszt za pomocą techniki MPSOGSA. Obniżenie kosztów w obszarze stali odgrywa większą rolę w optymalizacji, w porównaniu do redukcji kosztów w przekroju poprzecznym elementów ramy, co zostało szczegółowo przeanalizowane na przykładzie.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2017, 63, 4; 123-134
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Analytical Study for the Role of Fuzzy Logic in Improving Metaheuristic Optimization Algorithms
Autorzy:
Vij, Sonakshi
Jain, Amita
Tayal, Devendra
Castillo, Oscar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385121.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
fuzzy logic
metaheuristics
evolutionary computing
genetic algorithm
particle swarm optimization (PSO)
ant colony optimization
fuzzy evolutionary algorithm
fuzzy cuckoo
fuzzy simulated annealing
fuzzy swarm intelligence
fuzzy differential evolution
tabu
fuzzy mutation
fuzzy natural selection
fuzzy fitness function
big bang big crunch
fuzzy bacterial
neuro fuzzy logic
logika rozmyta
metaheurystyka
obliczenia ewolucyjne
algorytm genetyczny
optymalizacja roju cząstek
optymalizacja kolonii mrówek
Opis:
The research applications of fuzzy logic have always been multidisciplinary in nature due to its ability in handling vagueness and imprecision. This paper presents an analytical study in the role of fuzzy logic in the area of metaheuristics using Web of Science (WoS) as the data source. In this case, 178 research papers are extracted from it in the time span of 1989-2016. This paper analyzes various aspects of a research publication in a scientometric manner. The top cited research papers, country wise contribution, topmost organizations, top research areas, top source titles, control terms and WoS categories are analyzed. Also, the top 3 fuzzy evolutionary algorithms are extracted and their top research papers are mentioned along with their topmost research domain. Since neuro fuzzy logic poses feasible options for solving numerous research problems, hence a section is also included by the authors to present an analytical study regarding research in it. Overall, this study helps in evaluating the recent research patterns in the field of fuzzy metaheuristics along with envisioning the future trends for the same. While on one hand this helps in providing a new path to the researchers who are beginners in this field as they can start exploring it through the analysis mentioned here, on the other hand it provides an insight to professional researchers too who can dig a little deeper in this field using knowledge from this study.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 4; 11-27
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamics of Stochastic vs. Greedy Heuristics in Traveling Salesman Problem
Autorzy:
Białogłowski, M.
Staniaszek, M.
Laskowski, W.
Grudniak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91276.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
traveling salesman problem
Nearest Neighbor
Monte Carlo
Simulated Annealing
Genetic Algorithm
particle swarm optimization (PSO)
Opis:
We studied the relative performance of stochastic heuristics in order to establish the relations between the fundamental elements of their mechanisms. The insights on their dynamics, abstracted from the implementation details, may contribute to the development of an efficient framework for design of new probabilistic methods. For that, we applied four general optimization heuristics with varying number of hyperparameters to traveling salesman problem. A problem-specific greedy approach (Nearest Neighbor) served as a reference for the results of: Monte Carlo, Simulated Annealing, Genetic Algorithm, and Particle Swarm Optimization. The more robust heuristics – with higher configuration potential, i.e. with more hyperparameters – outperformed the smart ones, being surpassed only by the method specifically designed for the task.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2018, 12, 19; 7-24
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of electric and magnetic field intensities in proximity of power lines using genetic and particle swarm algorithms
Autorzy:
Król, K.
Machczyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/141588.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
power line
electric field
magnetic field
optimization
genetic algorithm
particle swarm algorithm
Opis:
The paper presents optimization of power line geometrical parameters aimed to reduce the intensity of the electric field and magnetic field intensity under an overhead power line with the use of a genetic algorithm (AG) and particle swarm optimization (PSO). The variation of charge distribution along the conductors as well as the sag of the overhead line and induced currents in earth wires were taken into account. The conductor sag was approximated by a chain curve. The charge simulation method (CSM) and the method of images were used in the simulations of an electric field, while a magnetic field were calculated using the Biot–Savart law. Sample calculations in a three-dimensional system were made for a 220 kV single – circuit power line. A comparison of the used optimization algorithms was made.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2018, 67, 4; 829-843
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The influence of inertia weight on the Particle Swarm Optimization algorithm
Autorzy:
Cekus, D.
Skrobek, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122644.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
particle swarm optimization (PSO)
PSO algorithm
inertia weight
trajectory
optymalizacja rojem cząstek
PSO
algorytm PSO
metoda PSO
algorytm optymalizacji rojem cząstek
trajektoria
współczynnik wagowy
Opis:
The paper presents the use of the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to find the shortest trajectory connecting two defined points while avoiding obstacles. The influence of the inertia weight and the number of population adopted in the first iteration of the PSO algorithm was examined for the length of the sought trajectory. Simulation results showed that the proposed method achieved significant improvement compared to the linearly decreasing method technique that is widely used in literature.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2018, 17, 4; 5-11
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 29

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