Enfoque de actor suave-critic para la optimización de enjambre de partículas autoadaptativo
Autores: von Eschwege, Daniel; Engelbrecht, Andries
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Enfoque de actor suave-critic para la optimización de enjambre de partículas autoadaptativo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Inteligencia de enjambre
Optimización de enjambre de partículas
Parámetro de control
Autoadaptativo
Aprendizaje por refuerzo
Calidad de la solución
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
La optimización de enjambre de partículas (PSO) es un algoritmo de inteligencia de enjambre que encuentra soluciones candidatas actualizando iterativamente las posiciones de las partículas en un enjambre.
Descripción
La optimización de enjambre de partículas (PSO) es un algoritmo de inteligencia de enjambre que encuentra soluciones candidatas actualizando iterativamente las posiciones de las partículas en un enjambre.