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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 747 - 752 (6page)
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A new cluster-structured Particle Swarm Optimization (PSO) with interaction and diversity of parameters is proposed in this paper. A swarm of PSO is divided into some sub-swarms (clusters), and not only interactions between sub-swarms and but also diversity of PSO parameters are added so as to improve the search ability of PSO. The cluster structure and the interaction of the proposed PSO are analyzed through some numerical simulations. The feasibility and the advantage of the proposed cluster-structured PSO are demonstrated through numerical simulations using four typical optimization test problems.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
3. CLUSTER-STRUCTURED ADAPTIVE PSO WITH INTERACTION
4. NUMERICAL EXPERIMENTS USING BENCHMARK PROBLEMS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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