Un algoritmo híbrido basado en enjambre de partículas y agentes de olor para optimización mejorada
Autores: Sulaiman, Abdullahi T.; Bello-Salau, Habeeb; Onumanyi, Adeiza J.; Mu"azu, Muhammed B.; Adedokun, Emmanuel A.; Salawudeen, Ahmed T.; Adekale, Abdulfatai D.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un algoritmo híbrido basado en enjambre de partículas y agentes de olor para optimización mejorada
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Optimización por enjambre de partículas
Algoritmo PSO
Tasa de convergencia
Precisión
Algoritmo PSO-SAO
Funciones de referencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
El algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) se utiliza ampliamente para fines de optimización en diversos ámbitos, como la agricultura de precisión, las redes vehiculares ad hoc, la planificación de rutas y la evaluación de funciones de prueba matemáticas para comparar diferentes algoritmos de optimización.
Descripción
El algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) se utiliza ampliamente para fines de optimización en diversos ámbitos, como la agricultura de precisión, las redes vehiculares ad hoc, la planificación de rutas y la evaluación de funciones de prueba matemáticas para comparar diferentes algoritmos de optimización.