Empirical Analysis of Effect of Particle Swarm Optimization Inertia Weight Strategies over Particle Swarm Optimization with Aging Leader and Challengers
Particle swarm optimization is the optimization technique motivated by swarm intelligence and aims to find the best solution in the swarm. Aging leader and challengers with Particle swarm optimization (ALC-PSO) is a population based optimization method which introduced the concept of aging and challenger generation in the PSO technique. This variant of PSO has been successful in preventing premature convergence of PSO and maintaining swarm diversity. In this paper, we briefly reviewed the inertia weight parameter and its strategies in PSO and experimentally analyzed the effect of inertia weight strategies on ALC-PSO performance. Comparison is drawn between PSO and ALC-PSO based on these strategies. Results are obtained using five different benchmark functions.
보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Hybrid Information Technology
간기
격월간
pISSN
1738-9968
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
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