Estocástica dominancia cognitiva llevando la optimización de enjambre de partículas para problemas multimodales
Autores: Yang, Qiang; Hua, Litao; Gao, Xudong; Xu, Dongdong; Lu, Zhenyu; Jeon, Sang-Woon; Zhang, Jun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Estocástica dominancia cognitiva llevando la optimización de enjambre de partículas para problemas multimodales
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Problemas de optimización
Big data
Internet de las cosas
Algoritmo de optimización de enjambre de partículas líder en dominio cognitivo estocástico
Diversidad de aprendizaje
Espacio de soluciones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Los problemas de optimización se vuelven cada vez más complicados en la era de big data e Internet de las cosas, lo que desafía significativamente la efectividad y eficiencia de los métodos de optimización existentes.
Descripción
Los problemas de optimización se vuelven cada vez más complicados en la era de big data e Internet de las cosas, lo que desafía significativamente la efectividad y eficiencia de los métodos de optimización existentes.