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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/28818
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Santos, Ricardo Paupitz Barbosa dos | - |
dc.creator | Martins, Carlos Humberto | - |
dc.creator | Santos, Fábio Lúcio | - |
dc.date.accessioned | 2018-03-08T13:29:08Z | - |
dc.date.available | 2018-03-08T13:29:08Z | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier.citation | SANTOS, R. P. B. dos; MARTINS, C. H.; SANTOS, F. L. Simplified particle swarm optimization algorithm. Acta Scientiarum. Technology, Maringá, v. 34, n. 1, p. 21-25, Jan./Mar. 2012. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://periodicos.uem.br/ojs/index.php/ActaSciTechnol/article/view/9679 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/28818 | - |
dc.description.abstract | Real ants and bees are considered social insects, which present some remarkable characteristics that can be used, as inspiration, to solve complex optimization problems. This field of study is known as swarm intelligence. Therefore, this paper presents a new algorithm that can be understood as a simplified version of the well known Particle Swarm Optimization (PSO). The proposed algorithm allows saving some computational effort and obtains a considerable performance in the optimization of nonlinear functions. We employed four nonlinear benchmark functions, Sphere, Schwefel, Schaffer and Ackley functions, to test and validate the new proposal. Some simulated results were used in order to clarify the efficiency of the proposed algorithm. | pt_BR |
dc.language | en_US | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Estadual de Maringá | pt_BR |
dc.rights | restrictAccess | pt_BR |
dc.source | Acta Scientiarum. Technology | pt_BR |
dc.subject | Optimization | pt_BR |
dc.subject | Swarm intelligence | pt_BR |
dc.subject | Global minimum | pt_BR |
dc.subject | Algorithm | pt_BR |
dc.subject | Otimização | pt_BR |
dc.subject | Inteligência de enxame | pt_BR |
dc.subject | Mínimo global | pt_BR |
dc.subject | Algoritmo | pt_BR |
dc.title | Simplified particle swarm optimization algorithm | pt_BR |
dc.title.alternative | Algoritmo simplificado de otimização de enxame de partículas | pt_BR |
dc.type | Artigo | pt_BR |
dc.description.resumo | Formigas e abelhas são consideradas insetos sociais, os quais apresentam notáveis habilidades que podem ser empregadas, como inspiração, na solução de complexos problemas de otimização. Portanto, este trabalho apresenta um novo algoritmo o qual pode ser entendido como uma versão simplificada do conhecido Otimização por Enxame de partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). O algoritmo proposto permite a redução do esforço computacional e a obtenção de um desempenho considerável na otimização de funções não-lineares. Foram utilizadas quatro funções não-lineares de referência, como Esférica, Schwefel, Schaffer e Ackley, para teste e validação da nova proposta. Alguns resultados simulados são apresentados para ilustrar a eficiência do algoritmo proposto. | pt_BR |
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