An Enhanced Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer with the Elite-Based Dominance Scheme
المؤلفون المشاركون
Chen, Huiling
Wang, Mingjing
Chen, Chengcheng
Wang, Xianchang
Yu, Helong
Zhao, Nannan
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-24، 24ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
24
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years, swarm-based stochastic optimizers have achieved remarkable results in tackling real-life problems in engineering and data science.
When it comes to the particle swarm optimization (PSO), the comprehensive learning PSO (CLPSO) is a well-established evolutionary algorithm that introduces a comprehensive learning strategy (CLS), which effectively boosts the efficacy of the PSO.
However, when the single modal function is processed, the convergence speed of the algorithm is too slow to converge quickly to the optimum during optimization.
In this paper, the elite-based dominance scheme of another well-established method, grey wolf optimizer (GWO), is introduced into the CLPSO, and the grey wolf local enhanced comprehensive learning PSO algorithm (GCLPSO) is proposed.
Thanks to the exploitative trends of the GWO, the algorithm improves the local search capacity of the CLPSO.
The new variant is compared with 15 representative and advanced algorithms on IEEE CEC2017 benchmarks.
Experimental outcomes have shown that the improved algorithm outperforms other comparison competitors when coping with four different kinds of functions.
Moreover, the algorithm is favorably utilized in feature selection and three constrained engineering construction problems.
Simulations have shown that the GCLPSO is capable of effectively dealing with constrained problems and solves the problems encountered in actual production.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Chengcheng& Wang, Xianchang& Yu, Helong& Zhao, Nannan& Wang, Mingjing& Chen, Huiling. 2020. An Enhanced Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer with the Elite-Based Dominance Scheme. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142180
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Chengcheng…[et al.]. An Enhanced Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer with the Elite-Based Dominance Scheme. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142180
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Chengcheng& Wang, Xianchang& Yu, Helong& Zhao, Nannan& Wang, Mingjing& Chen, Huiling. An Enhanced Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer with the Elite-Based Dominance Scheme. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142180
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142180
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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