![](/images/graphics-bg.png)
Solving Unconstrained Global Optimization Problems via Hybrid Swarm Intelligence Approaches
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-03-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Stochastic global optimization (SGO) algorithms such as the particle swarm optimization (PSO) approach have become popular for solving unconstrained global optimization (UGO) problems.
The PSO approach, which belongs to the swarm intelligence domain, does not require gradient information, enabling it to overcome this limitation of traditional nonlinear programming methods.
Unfortunately, PSO algorithm implementation and performance depend on several parameters, such as cognitive parameter, social parameter, and constriction coefficient.
These parameters are tuned by using trial and error.
To reduce the parametrization of a PSO method, this work presents two efficient hybrid SGO approaches, namely, a real-coded genetic algorithm-based PSO (RGA-PSO) method and an artificial immune algorithm-based PSO (AIA-PSO) method.
The specific parameters of the internal PSO algorithm are optimized using the external RGA and AIA approaches, and then the internal PSO algorithm is applied to solve UGO problems.
The performances of the proposed RGA-PSO and AIA-PSO algorithms are then evaluated using a set of benchmark UGO problems.
Numerical results indicate that, besides their ability to converge to a global minimum for each test UGO problem, the proposed RGA-PSO and AIA-PSO algorithms outperform many hybrid SGO algorithms.
Thus, the RGA-PSO and AIA-PSO approaches can be considered alternative SGO approaches for solving standard-dimensional UGO problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Jui-Yu. 2013. Solving Unconstrained Global Optimization Problems via Hybrid Swarm Intelligence Approaches. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1008827
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Jui-Yu. Solving Unconstrained Global Optimization Problems via Hybrid Swarm Intelligence Approaches. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1008827
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Jui-Yu. Solving Unconstrained Global Optimization Problems via Hybrid Swarm Intelligence Approaches. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1008827
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1008827
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)