Hierarchical dynamic neighborhood based Particle Swarm Optimization for global optimization
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F11%3A86097050" target="_blank" >RIV/61989100:27240/11:86097050 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5949695" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5949695</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CEC.2011.5949695" target="_blank" >10.1109/CEC.2011.5949695</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Hierarchical dynamic neighborhood based Particle Swarm Optimization for global optimization
Popis výsledku v původním jazyce
Particle Swarm Optimization (PSO) is arguably one of the most popular nature-inspired algorithms for real parameter optimization at present. In this article, we introduce a new variant of PSO referred to as Hierarchical D-LPSO (Dynamic Local Neighborhoodbased Particle Swarm Optimization). In this new variant of PSO the particles are arranged following a dynamic hierarchy. Within each hierarchy the particles search for better solution using dynamically varying sub-swarms i.e. these sub-swarms are regrouped frequently and information is exchanged among them. Whether a particle will move up or down the hierarchy depends on the quality of its so-far best-found result. The swarm is largely influenced by the good particles that move up in the hierarchy. Theperformance of Hierarchical D-LPSO is tested on the set of 25 numerical benchmark functions taken from the competition and special session on real parameter optimization held under IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2005. Th
Název v anglickém jazyce
Hierarchical dynamic neighborhood based Particle Swarm Optimization for global optimization
Popis výsledku anglicky
Particle Swarm Optimization (PSO) is arguably one of the most popular nature-inspired algorithms for real parameter optimization at present. In this article, we introduce a new variant of PSO referred to as Hierarchical D-LPSO (Dynamic Local Neighborhoodbased Particle Swarm Optimization). In this new variant of PSO the particles are arranged following a dynamic hierarchy. Within each hierarchy the particles search for better solution using dynamically varying sub-swarms i.e. these sub-swarms are regrouped frequently and information is exchanged among them. Whether a particle will move up or down the hierarchy depends on the quality of its so-far best-found result. The swarm is largely influenced by the good particles that move up in the hierarchy. Theperformance of Hierarchical D-LPSO is tested on the set of 25 numerical benchmark functions taken from the competition and special session on real parameter optimization held under IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2005. Th
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA102%2F09%2F1494" target="_blank" >GA102/09/1494: Nové metody přenosu dat založené na turbo kódech</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2011 IEEE Congress of Evolutionary Computation, CEC 2011
ISBN
978-1-4244-7834-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
757-764
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Vienna
Místo konání akce
New Orleans
Datum konání akce
5. 6. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—