کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
484141 703253 2016 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Enhancing Particle Swarm Optimization with Socio-cognitive Inspirations
ترجمه فارسی عنوان
افزایش بهینه سازی ذرات با الهامات اجتماعی شناختی
کلمات کلیدی
محاسبات متهوریستی، هوش روحانی، محاسبات الهام گرفته از طبیعت
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی

We incorporate socio-cognitively inspired metaheuristics, which we have used successfully in the ACO algorithms in our past research, into the classical particle swarm optimization algorithms. The swarm is divided into species and the particles get inspired not only by the global and local optima, but share their knowledge of the optima with neighboring agents belonging to other species. Our experimental research gathered for common benchmark functions tackled in 100 dimensions show that the metaheuristics are effective and perform better than the classic PSO. We experimented with various proportions of different species in the swarm population to find the best mix of population.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 80, 2016, Pages 804–813
نویسندگان
, , , , , , , , ,