Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computaci...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Azar, Miguel Augusto, Paz, Fabiola, Herrera Cognetta, Analía
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2015
Materias:	Ciencias Informáticas particle swarm optimization Optimization Heuristic methods
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52110 http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/asai145-151.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales.
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Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

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