| Revista: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000410215 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Barrera, Julio1 Alvarez Bajo, Osiris2 Flores, Juan J3 Coello Coello, Carlos A4 |
| Instituciones: | 1Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Coordinación General de Educación a Distancia, Morelia, Michoacán. México 2Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo A.C., Grupo de Investigación en Biopolímeros, Hermosillo, Sonora. México 3Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Morelia, Michoacán. México 4Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación y de Estudios Avanzados, Ciudad de México. México |
| Año: | 2016 |
| Periodo: | Oct-Dic |
| Volumen: | 20 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 635-645 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en inglés | Velocity in the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) is one of its major features, as it is the mechanism used to move (evolve) the position of a particle to search for optimal solutions. The velocity is commonly regulated, by multiplying a factor to the particle's velocity. This velocity regulation aims to achieve a balance between exploration and exploitation. The most common methods to regulate the velocity are the inertia weight and constriction factor. Here, we present a different method to regulate the velocity by changing the maximum limit of the velocity at each iteration, thus eliminating the use of a factor. We go further and present a simpler version of the PSO algorithm that achieves competitive and, in some cases, even better results than the original PSO algorithm |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Procesamiento de datos, Optimización por enjambre de partículas, Velocidad |
| Keyword: | Computer science, Data processing, Particle swarm optimization, Velocity |
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