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dc.date.accessioned 2016-04-07T13:28:17Z
dc.date.available 2016-04-07T13:28:17Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52110
dc.description.abstract El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales. es
dc.format.extent 145-151 es
dc.language es es
dc.subject particle swarm optimization en
dc.subject Optimization es
dc.subject Heuristic methods es
dc.title Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/asai145-151.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-7585 es
sedici.creator.person Azar, Miguel Augusto es
sedici.creator.person Paz, Fabiola es
sedici.creator.person Herrera Cognetta, Analía es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2015
sedici.relation.event Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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