ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
ورود |عضویت رایگان |راهنمای سایت |عضویت کتابخانه ها
عنوان
مقاله

A Learning Automata Approach to Cooperative Particle Swarm optimizer

سال انتشار: 1392
کد COI مقاله: JR_JIST-2-5_001
زبان مقاله: انگلیسیمشاهده این مقاله: 790
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 14 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله A Learning Automata Approach to Cooperative Particle Swarm optimizer

Mohammad Hasanzadeh - Computer Engineering and Information Technology Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Mohammad Reza Meybodi - Computer Engineering and Information Technology Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Mohammad Mehdi Ebadzadeh - Computer Engineering and Information Technology Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

چکیده مقاله:

This paper presents a modification of Particle Swarm Optimization (PSO) technique based on cooperative behavior of swarms and learning ability of an automaton. The approach is called Cooperative Particle Swarm Optimization based on Learning Automata (CPSOLA). The CPSOLA algorithm utilizes three layers of cooperation which are intra swarm, inter swarm and inter population. There are two active populations in CPSOLA. In the primary population, the particles are placed in all swarms and each swarm consists of multiple dimensions of search space. Also there is a secondary population in CPSOLA which is used the conventional PSO's evolution schema. In the upper layer of cooperation, the embedded Learning Automaton (LA) is responsible for deciding whether to cooperate between these two populations or not. Experiments are organized on five benchmark functions and results show notable performance and robustness of CPSOLA, cooperative behavior of swarms and successful adaptive control of populations

کلیدواژه ها:

Particle Swarm Optimizer (PSO), Cooperative Particle Swarm Optimizer (CPSO), Learning Automata

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا JR_JIST-2-5_001 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/245236/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Hasanzadeh, Mohammad and Meybodi, Mohammad Reza and Ebadzadeh, Mohammad Mehdi,1392,A Learning Automata Approach to Cooperative Particle Swarm optimizer,,,,,https://civilica.com/doc/245236

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1392, Hasanzadeh, Mohammad؛ Mohammad Reza Meybodi and Mohammad Mehdi Ebadzadeh)
برای بار دوم به بعد: (1392, Hasanzadeh؛ Meybodi and Ebadzadeh)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه دولتی
تعداد مقالات: 20,828
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی