The multi-objective hybridization of particle swarm optimization and fuzzy ant colony optimization
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86097037" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86097037 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.3233/IFS-131020" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.3233/IFS-131020</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.3233/IFS-131020" target="_blank" >10.3233/IFS-131020</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The multi-objective hybridization of particle swarm optimization and fuzzy ant colony optimization
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we illustrate a novel optimization approach based on Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Fuzzy Ant Colony Optimization (FACO). The basic idea is to combine these two techniques using the best particle of the Fuzzy Ant algorithm and integrate it as the best local Particle Swarm Optimization (PSO), to formulate a new approach called hybrid MOPSO with FACO (H-MOPSO-FACO). This hybridization solves the multi-objective problem, which relies on both time performance criteriaand the shortest path. Experimental results illustrate that the proposed method is efficient. (C) 2014 - IOS Press and the authors. All rights reserved.
Název v anglickém jazyce
The multi-objective hybridization of particle swarm optimization and fuzzy ant colony optimization
Popis výsledku anglicky
In this paper, we illustrate a novel optimization approach based on Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Fuzzy Ant Colony Optimization (FACO). The basic idea is to combine these two techniques using the best particle of the Fuzzy Ant algorithm and integrate it as the best local Particle Swarm Optimization (PSO), to formulate a new approach called hybrid MOPSO with FACO (H-MOPSO-FACO). This hybridization solves the multi-objective problem, which relies on both time performance criteriaand the shortest path. Experimental results illustrate that the proposed method is efficient. (C) 2014 - IOS Press and the authors. All rights reserved.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
ISSN
1064-1246
e-ISSN
—
Svazek periodika
27
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
515-525
Kód UT WoS článku
000340435700046
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-84908144869