![](/images/graphics-bg.png)
Using an Improved Artificial Bee Colony Algorithm for Parameter Estimation of a Dynamic Grain Flow Model
المؤلفون المشاركون
Gao, Lei
Wang, He
Liang, Hongbin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An effective method is proposed to estimate the parameters of a dynamic grain flow model (DGFM).
To this end, an improved artificial bee colony (IABC) algorithm is used to estimate unknown parameters of DGFM with minimizing a given objective function.
A comparative study of the performance of the IABC algorithm and the other ABC variants on several benchmark functions is carried out, and the results present a significant improvement in performance over the other ABC variants.
The practical application performance of the IABC is compared to that of the nonlinear least squares (NLS), particle swarm optimization (PSO), and genetic algorithm (GA).
The compared results demonstrate that IABC algorithm is more accurate and effective for the parameter estimation of DGFM than the other algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, He& Liang, Hongbin& Gao, Lei. 2018. Using an Improved Artificial Bee Colony Algorithm for Parameter Estimation of a Dynamic Grain Flow Model. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206073
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, He…[et al.]. Using an Improved Artificial Bee Colony Algorithm for Parameter Estimation of a Dynamic Grain Flow Model. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206073
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, He& Liang, Hongbin& Gao, Lei. Using an Improved Artificial Bee Colony Algorithm for Parameter Estimation of a Dynamic Grain Flow Model. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206073
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1206073
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)