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Libros sobre el tema "Discrete Particle Swarm Optimization"

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Autor: Grafiati
Publicado: 6 de septiembre de 2023

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1

Lazinica, Aleksandar. Particle swarm optimization. Rijek, Crotia: InTech, 2009.

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2

Mercangöz, Burcu Adıgüzel, ed. Applying Particle Swarm Optimization. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-70281-6.

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3

Couceiro, Micael y Pedram Ghamisi. Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19635-0.

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4

Mikki, Said M. y Ahmed A. Kishk. Particle Swarm Optimization: A Physics-Based Approach. Cham: Springer International Publishing, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01704-9.

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5

Olsson, Andrea E. Particle swarm optimization: Theory, techniques, and applications. Hauppauge, N.Y: Nova Science Publishers, 2010.

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6

1974-, Parsopoulos Konstantinos E. y Vrahatis Michael N. 1955-, eds. Particle swarm optimization and intelligence: Advances and applications. Hershey, PA: Information Science Reference, 2010.

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7

Parsopoulos, Konstantinos E. Particle swarm optimization and intelligence: Advances and applications. Hershey, PA: Information Science Reference, 2010.

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8

Kiranyaz, Serkan, Turker Ince y Moncef Gabbouj. Multidimensional Particle Swarm Optimization for Machine Learning and Pattern Recognition. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37846-1.

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9

Choi-Hong, Lai y Wu Xiao-Jun, eds. Particle swarm optimisation: Classical and quantum perspectives. Boca Raton: CRC Press, 2011.

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10

Clerc, Maurice. Particle Swarm Optimization. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2010.

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11

Clerc, Maurice. Particle Swarm Optimization. ISTE Publishing Company, 2006.

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12

Lazinica, Aleksandar, ed. Particle Swarm Optimization. InTech, 2009. http://dx.doi.org/10.5772/109.

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13

Clerc, Maurice. Particle Swarm Optimization. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2010.

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14

Clerc, Maurice. Particle Swarm Optimization. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.

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15

Clerc, Maurice. Particle Swarm Optimization. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2010.

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16

Clerc, Maurice. Particle Swarm Optimization. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.

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17

Erdoğmuş, Pakize, ed. Particle Swarm Optimization with Applications. InTech, 2018. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.69826.

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18

Church, May. Advances in Particle Swarm Optimization. States Academic Press, 2021.

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19

Particle Swarm Optimisation. Taylor & Francis Group, 2019.

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20

T.S., Felix y Manoj Kumar, eds. Swarm Intelligence, Focus on Ant and Particle Swarm Optimization. I-Tech Education and Publishing, 2007. http://dx.doi.org/10.5772/48.

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21

Swarm Intelligence, Focus on Ant and Particle Swarm Optimization. InTech, 2007.

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22

Particle Swarm Optimizaton: A Physics-Based Approach. Morgan & Claypool Publishers, 2008.

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23

Mikki, Said M. y Ahmed A. Kishk. Particle Swarm Optimizaton: A Physics-Based Approach. Morgan & Claypool Publishers, 2008.

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24

Particle Swarm Optimization: Advances in Research and Applications. Nova Science Publishers, Incorporated, 2017.

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25

Lai, Choi-Hong, Jun Sun y Xiao-Jun Wu. Particle Swarm Optimisation: Classical and Quantum Perspectives. Taylor & Francis Group, 2016.

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26

Sun, Jun. Particle Swarm Optimisation: Classical and Quantum Perspectives. Taylor & Francis Group, 2013.

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27

Lai, Choi-Hong, Jun Sun y Xiao-Jun Wu. Particle Swarm Optimisation: Classical and Quantum Perspectives. Taylor & Francis Group, 2016.

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28

Multi-Objective Mission Route Planning Using Particle Swarm Optimization. Storming Media, 2002.

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29

Kiranyaz, Serkan, Turker Ince y Moncef Gabbouj. Multidimensional Particle Swarm Optimization for Machine Learning and Pattern Recognition. Springer, 2015.

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30

Traveling Salesman Problem for Surveillance Mission Using Particle Swarm Optimization. Storming Media, 2001.

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31

Multidimensional Particle Swarm Optimization For Machine Learning And Pattern Recognition. Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH &, 2013.

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32

Kiranyaz, Serkan, Turker Ince y Moncef Gabbouj. Multidimensional Particle Swarm Optimization for Machine Learning and Pattern Recognition. Springer London, Limited, 2013.

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33

Ghamisi, Pedram y Micael Couceiro. Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization: Applications and Evaluation of an Evolutionary Algorithm. Springer International Publishing AG, 2015.

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34

Ghamisi, Pedram y Micael Couceiro. Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization: Applications and Evaluation of an Evolutionary Algorithm. Springer London, Limited, 2015.

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35

Burcu Adıgüzel Mercangöz. Applying Particle Swarm Optimization: New Solutions and Cases for Optimized Portfolios. Springer International Publishing AG, 2022.

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36

Mercangöz, Burcu Adıgüzel. Applying Particle Swarm Optimization: New Solutions and Cases for Optimized Portfolios. Springer International Publishing AG, 2021.

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37

Luo, Xin y Ye Yuan. Latent Factor Analysis for High-Dimensional and Sparse Matrices: A Particle Swarm Optimization-Based Approach. Springer, 2022.

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38

LAND.TECHNIK 2022. VDI Verlag, 2022. http://dx.doi.org/10.51202/9783181023952.

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Resumen
INHALT Electrical Agricultural Machines Structuring of electrified agricultural machine systems – Diversity of solutions and analysis methods .....1 GridCON2 – Development of a Cable Drum Vehicle Concept to Power 1MW Fully Electric Agricultural Swarms ..... 11 GridCON Swarm – Development of a Grid Connected Fully Autonomous Agricultural Production System ..... 17 Fully electric Tractor with 1000 kWh battery capacity ..... 23 Soil and Modelling The Integration of a Scientific Soil Compaction Risk Indicator (TERRANIMO) into a Holistic Tractor and Implement Optimization System (CEMOS) .....29 Identification of draft force characteristics for a tillage tine with variable geometry ..... 37 Calibration of soil models within the Discrete Element Method (DEM) ..... 45 Automation and Optimization of Working Speed and Depth in Agricultural Soil Tillage with a Model Predictive Control based on Machine Learning ..... 55 Synchronising machine adjustments of combine harvesters for higher fleet performance ..... 65 A generic approach to bridge the gap between route optimization and motion planning for specific guidance points o...
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39

López, Javier. Optimización multi-objetivo. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2015. http://dx.doi.org/10.35537/10915/45214.

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Resumen
Cuando hablamos de optimización en el ámbito de las ciencias de la computación hacemos referencia al mismo concepto coloquial asociado a esa palabra, la concreción de un objetivo utilizando la menor cantidad de recursos disponibles, o en una visión similar, la obtención del mejor objetivo posible utilizando todos los recursos con lo que se cuenta. Los métodos para encontrar la mejor solución (óptima) varían de acuerdo a la complejidad del problema enfrentado. Para problemas triviales, el cerebro humano posee la capacidad de resolverlos (encontrar la mejor solución) directamente, pero a medida que aumenta la complejidad del problema, se hace necesario contar con herramientas adicionales. En esta dirección, existe una amplia variedad de técnicas para resolver problemas complejos. Dentro de estas técnicas, podemos mencionar las técnicas exactas. Este tipo de algoritmos son capaces de encontrar las soluciones óptimas a un problema dado en una cantidad finita de tiempo. Como contrapartida, requiere que el problema a resolver cumpla con condiciones bastante restrictivas. Existen además un conjunto muy amplio de técnica aproximadas, conocidas como metaheurísticas. Estas técnicas se caracterizan por integrar de diversas maneras procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para crear un proceso capaz de escapar de óptimos locales y realizar una búsqueda robusta en el espacio de búsqueda del problema. En su evolución, estos métodos han incorporado diferentes estrategias para evitar la convergencia a óptimos locales, especialmente en espacios de búsqueda complejos. Este tipo de procedimientos tienen como principal característica que son aplicables a cualquier tipo de problemas, sin requerir ninguna condición particular a cumplir por los mismos. Estas técnicas no garantizan en ningún caso la obtención de los valores óptimos de los problemas en cuestión, pero se ha demostrado que son capaces de alcanzar muy buenos valores de soluciones en períodos de tiempo cortos. Además, es posible aplicarlas a problemas de diferentes tipos sin mayores modificaciones, mostrando su robustez y su amplio espectro de uso. La mayoría de estas técnicas están inspiradas en procesos biológicos y/o físicos, y tratan de simular el comportamiento propio de estos procesos que favorecen la búsqueda y detección de soluciones mejores en forma iterativa. La más difundida de estas técnicas son los algoritmos genéticos, basados en el mecanismo de evolución natural de las especies. Existen diferentes tipos de problemas, y multitud de taxonomías para clasificar los mismos. En el alcance de este trabajo nos interesa diferenciar los problemas en cuanto a la cantidad de objetivos a optimizar. Con esta consideración en mente, surge una primera clasificación evidente, los problemas mono-objetivo, donde existe solo una función objetivo a optimizar, y los problemas multi-objetivo donde existe más de una función objetivo. En el presente trabajo se estudia la utilización de metaheurísticas evolutivas para la resolución de problemas complejos, con uno y con más de un objetivo. Se efectúa un análisis del estado de situación en la materia, y se proponen nuevas variantes de algoritmos existentes, validando que las mismas mejoran resultados reportados en la literatura. En una primera instancia, se propone una mejora a la versión canónica y mono-objetivo del algoritmo PSO, luego de un estudio detallado del patrón de movimientos de las partículas en el espacio de soluciones. Estas mejoras se proponen en las versiones de PSO para espacios continuos y para espacios binarios. Asimismo, se analiza la implementación de una versión paralela de esta técnica evolutiva. Como segunda contribución, se plantea una nueva versión de un algoritmo PSO multiobjetivo (MOPSO Multi Objective Particle Swarm Optimization) incorporando la posibilidad de variar dinámicamente el tamaño de la población, lo que constituye una contribución innovadora en problemas con mas de una función objetivo. Por último, se utilizan las técnicas representativas del estado del arte en optimización multi-objetivo aplicando estos métodos a la problemática de una empresa de emergencias médicas y atención de consultas domiciliarias. Se logró poner en marcha un proceso de asignación de móviles a prestaciones médicas basado en metaheurísticas, logrando optimizar el proceso de asignación de móviles médicos a prestaciones médicas en la principal compañía de esta industria a nivel nacional.
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