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자료유형
학술저널
저자정보
Junhyuk Park (미국 Institute of Information Technology사) Byung-In Kim (포항공과대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제37권 제3호
발행연도
2011.9
수록면
163 - 170 (8page)

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This paper proposes a modified version of Particle Swarm Optimization (PSO) called Information Diffusion PSO (ID-PSO). In PSO algorithms, premature convergence of particles could be prevented by defining proper population topology. In this paper, we propose a variant of PSO algorithm using a new population topology. We draw inspiration from the theory of information diffusion which models the transmission of information or a rumor as one-to-one interactions between people. In ID-PSO, a particle interacts with only one particle at each iteration and they share their personal best solutions and recognized best solutions. Each particle recognizes the best solution that it has experienced or has learned from another particle as the recognized best. Computational experiments on the benchmark functions show the effectiveness of the proposed algorithm compared with the existing methods which use different population topologies.
#Metaheuristics #Particle Swarm Optimization #Continuous Nonlinear Optimization #Population Topology

목차

1. Introduction
2. PSO and its variants
3. ID-PSO
4. Experimental results
5. Conclusions
References

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