Temat: PSO - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: The influence of inertia weight on the Particle Swarm Optimization algorithm
Autorzy:: Cekus, D.
Skrobek, D.
Tematy:: particle swarm optimization (PSO)
PSO algorithm
inertia weight
trajectory
optymalizacja rojem cząstek
PSO
algorytm PSO
metoda PSO
algorytm optymalizacji rojem cząstek
trajektoria
współczynnik wagowy; Pokaż więcej
Wydawca:: Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/122644.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The paper presents the use of the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to find the shortest trajectory connecting two defined points while avoiding obstacles. The influence of the inertia weight and the number of population adopted in the first iteration of the PSO algorithm was examined for the length of the sought trajectory. Simulation results showed that the proposed method achieved significant improvement compared to the linearly decreasing method technique that is widely used in literature.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Using particle swarm optimization to accurately identify syntactic phrases in free text
Autorzy:: Tambouratzis, G.
Tematy:: parsing of natural language
machine translation
syntactically-derived phrasing
particle swarm optimization (PSO)
PSO
parameter optimization
Adaptive PSO
AdPSO; Pokaż więcej
Wydawca:: Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/91802.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The present article reviews the application of Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms to optimize a phrasing model, which splits any text into linguistically-motivated phrases. In terms of its functionality, this phrasing model is equivalent to a shallow parser. The phrasing model combines attractive and repulsive forces between neighbouring words in a sentence to determine which segmentation points are required. The extrapolation of phrases in the specific application is aimed towards the automatic translation of unconstrained text from a source language to a target language via a phrase-based system, and thus the phrasing needs to be accurate and consistent to the training data. Experimental results indicate that PSO is effective in optimising the weights of the proposed parser system, using two different variants, namely sPSO and AdPSO. These variants result in statistically significant improvements over earlier phrasing results. An analysis of the experimental results leads to a proposed modification in the PSO algorithm, to prevent the swarm from stagnation, by improving the handling of the velocity component of particles. This modification results in more effective training sequences where the search for new solutions is extended in comparison to the basic PSO algorithm. As a consequence, further improvements are achieved in the accuracy of the phrasing module.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Effectiveness of the MPSO algorithm in optimization of the coil arrangement
Skuteczność algorytmu MPSO w optymalizacji układu cewek
Autorzy:: Borowska, B.
Tematy:: elektromagnetyzm
optymalizacja
algorytm PSO
pole magnetyczne
electromagnetism
optimization
particle swarm optimization (PSO)
magnetic field; Pokaż więcej
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Elektrotechniki
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/159534.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: One of the most important problems in designing of various constructions is optimization of technical facilities. The optimization process leads to find the best solution of a considered problem, and the solution should meet established criteria. Evolutionary algorithms have been found to be effective in solving such optimization problems. In the following paper, a modification of the PSO algorithm has been proposed in order to determine an optimal geometry of the coil arrangement evoking, in a defined active area, magnetic field of the largest possible gradient, and simultaneously keep this gradient relatively stable. The computations confirmed high efficiency of the proposed method. The results were also compared with the achievements of other evolutionary algorithms.
Jednym z najważniejszych zagadnień w projektowaniu różnych konstrukcji jest optymalizacja urządzeń technicznych. Jej celem jest znalezienie najlepszego rozwiązania rozpatrywanego zagadnienia o najlepszych w sensie przyjętych kryteriów parametrach. Do rozwiązywania tego typu zadań m.in. stosuje się algorytmy ewolucyjne. Aby algorytm był skuteczny często niezbędne jest jednak przeprowadzenie bardzo dużej liczby obliczeń. W celu redukcji kosztów obliczeń w artykule zaproponowano algorytm MPSO będący modyfikacją algorytmu PSO do problemu wyznaczenia optymalnej konstrukcji. Zadaniem zaproponowanego algorytmu było wyznaczenie optymalnej geometrii układu cewek generujących w zdefiniowanym obszarze aktywnym pola magnetycznego o możliwie dużym gradiencie przy zachowaniu jak największej stałości tego gradientu. Na podstawie przeprowadzonych badań, dokonano porównania efektywności zaproponowanej metody MPSO z osiągnięciami standardowego algorytmu optymalizacji cząsteczkowej PSO oraz algorytmu Θ-PSO zaproponowanego przez Zhong i innych [24]. Przeprowadzone obliczenia potwierdziły skuteczność algorytmu MPSO.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Właściwości sorpcyjne popiołów ze spalania węgla
Sorption properties of fly ash from coal burning
Autorzy:: Polowczyk, I.
Bastrzyk, A.
Sawiński, W.
Koźlecki, T.
Rudnicki, P.
Sadowski, Z.
Sokołowski, A.
Tematy:: popiół lotny
arsen(III)
adsorpcja
model PSO
fly ash
arsenic(III)
adsorption
PSO model; Pokaż więcej
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2071059.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Celem niniejszej pracy było zbadanie zdolności sorpcyjnych popiołu po spalaniu węgla brunatnego pod kątem adsorpcji arsenu (III). Uzyskane wyniki wskazują na znaczną pojemność sorpcyjną popiołu lotnego względem As(III) (33 mg/g), porównywalną do otrzymywanej na żywicach jonowymiennych. Dane doświadczalne dobrze opisuje izoterma Langmuira, a proces adsorpcji kontrolowany jest reakcją chemiczną pseudo drugiego rzędu (model PSO).
The aim of work was to examine sorption of As(III) species, using fly ash from lignite burning. The results obtained show that the sorption capacity of fly ash (33 mg/g) is comparable to commercial sorbent. Experimental data can be described by means ofLangmuir isotherm. Adsorption process obeys the pseudo-second order (PSO) kinetics.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Ewolucja struktur instytucjonalnych i mechanizmów prokonkurencyjnych na rynku przewozów kolejowych w regionach
Evolution of institutional structures and pro-competitive mechanisms on the rail transport market in the regions
Autorzy:: Majewski, Jakub
Tematy:: kolej
PSO
konkurencja
railway
competition; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/134441.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Artykuł opisuje tło instytucjonalne kryzysu kolei pasażerskiej w Polsce w okresie 1990–2015. Wskazuje etapy przekształceń podmiotów i procedury kształtujące obszar kolejowych przewozów regionalnych. Zwrócono zarazem uwagę na zależności pomiędzy modelami zamawiania i finansowania usług o charakterze służby publicznej a ich jakością i efektywnością. Analiza oparta jest na ocenie zmian o charakterze formalnoprawnym oraz statystyk ilustrujących udziały rynkowe przewoźników. Wnioski wskazują natomiast na zalety modelu opartego na silnym i kompetentnym ośrodku decyzyjnym oraz konkurencyjnym trybie wyboru operatora usług publicznych, i tym samym mogą stać się elementem dyskusji o dalszych przekształceniach sektora kolejowego w Polsce.
The article describes the institutional background of the passenger rail crisis in Poland between 1990 and 2015. It indicates the stages of transformation of entities and procedures. It also draws attention to dependencies, between the models for ordering and financing PSO and their quality and effectiveness. The analysis is based on the assessment of formal and legal changes and statistics illustrating the market share of carriers. The conclusions, on the other hand, indicate the advantages of a model based on a strong and competent decision-making center and a competitive mode of selecting rail operator, and thus constitute a practical recommendation as to further transformations of the railway sector in Poland.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: On the hybridization of the artificial Bee Colony and Particle Swarm Optimization Algorithms
Autorzy:: El-Abd, M.
Tematy:: Artificial Bee Colony Algorithm
ABC
particle swarm optimization (PSO)
PSO
hybridization
hybrid algorithm
CEC05; Pokaż więcej
Wydawca:: Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/91658.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: In this paper we investigate the hybridization of two swarm intelligence algorithms; namely, the Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) and Particle Swarm Optimization (PSO). The hybridization technique is a component-based one, where the PSO algorithm is augmented with an ABC component to improve the personal bests of the particles. Three different versions of the hybrid algorithm are tested in this work by experimenting with different selection mechanisms for the ABC component. All the algorithms are applied to the well-known CEC05 benchmark functions and compared based on three different metrics, namely, the solution reached, the success rate, and the performance rate.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Particle swarm optimization based fuzzy clustering approach to identify optimal number of clusters
Autorzy:: Chen, M.
Ludwig, S. A.
Tematy:: optimization
fuzzy clustering
cluster analysis
particle swarm optimization (PSO)
PSO
fuzzy Sammon mapping
Sammon mapping; Pokaż więcej
Wydawca:: Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/91549.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Fuzzy clustering is a popular unsupervised learning method that is used in cluster analysis. Fuzzy clustering allows a data point to belong to two or more clusters. Fuzzy c-means is the most well-known method that is applied to cluster analysis, however, the shortcoming is that the number of clusters need to be predefined. This paper proposes a clustering approach based on Particle Swarm Optimization (PSO). This PSO approach determines the optimal number of clusters automatically with the help of a threshold vector. The algorithm first randomly partitions the data set within a preset number of clusters, and then uses a reconstruction criterion to evaluate the performance of the clustering results. The experiments conducted demonstrate that the proposed algorithm automatically finds the optimal number of clusters. Furthermore, to visualize the results principal component analysis projection, conventional Sammon mapping, and fuzzy Sammon mapping were used.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Application of the Bee Swarm Optimization BSO to the Knapsack Problem
Autorzy:: Sotelo-Figueroa, M. A.
Baltazar, B.
Carpio, J. M.
Tematy:: swarm optimization
PSO
BA
BSO
knapsack problem; Pokaż więcej
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/384879.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Swarm Intelligence is the part of Artificial Intelligence based on study of actions of individuals in various decentralized systems. The optimization algorithms which are inspired from intelligent behavior of honey bees are among the most recently introduced population based techniques. In this paper, a novel hybrid algorithm based in Bees Algorithm and Particle Swarm Optimization is applied to the Knapsack Problem. The Bee Algorithm is a new population-based search algorithm inspired by the natural foraging behavior of honey bees, it performs a kind of exploitative neighborhood search combined with random explorative search to scan the solution, but the results obtained with this algorithm in the Knapsack Problem are not very good. Although the combination of BA and PSO is given by BSO, Bee Swarm Optimization, this algorithm uses the velocity vector and the collective memories of PSO and the search based on the BA and the results are much better. We use the Greedy Algorithm, which it's an approximate algorithm, to compare the results from these metaheuristics and thus be able to tell which is which gives better results.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Algorytmy stadne w problemach optymalizacji
Swarm Algorithms in Optimization Problems
Autorzy:: Filipowicz, B.
Kwiecień, J.
Tematy:: optymalizacja nieliniowa
algorytm PSO
algorytm pszczeli
algorytm świetlika
nonlinear optimization
particle swarm optimization (PSO)
bee algorithm
firefly algorithm; Pokaż więcej
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/274567.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu optymalizacji rojem cząstek, algorytmu pszczelego i algorytmu świetlika do wyznaczenia optymalnego rozwiązania wybranych testowych funkcji ciągłych. Przedstawiono i porównano wyniki badań dla funkcji Rosenbrocka, Rastrigina i de Jonga.
This paper presents particle swarm optimization, bee algorithm and firefly algorithm, used for optimal solution of selected continuous well-known functions. Results of these algorithms are compared to each other on Rosenbrock, Rastrigin and de Jong functions.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: A statistical approach for off-line signature verification (SV)
Autorzy:: Das, M.T.
Dulger, L.C.
Dulger, H.E.
Tematy:: weryfikacja podpisu
sieci neuronowe
offline signature verification (SV)
particle swarm optimization (PSO)
neural networks (NN)
chi-square test
PSO-NN; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/332991.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This paper includes off line Signature Verification (SV) process with test results using the proposed algorithm Particle Swarm Optimization-Neural Network (PSO-NN) together with statistical analysis, Chi-square test. The verification process is performed in four steps. Signature images are scanned (data acquisition) and image processing is applied to make images suitable for extracting features (pre-processing). Each pre-processed image is then used to extract relevant geometric parameters (feature extraction) that can distinguish signatures of different volunteers. Finally, the proposed verification algorithm is tested on the database that includes 1350 skilled and genuine signatures taken from 25 volunteers. The Chi-square test is applied to see how the signature data fits with probability test function.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "PSO" wg kryterium: Temat