Logo
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Ελληνικά 
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Σύνδεση
Προβολή τεκμηρίου 
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
Όλο το DSpace
  • Κοινότητες & Συλλογές
  • Ανά ημερομηνία δημοσίευσης
  • Συγγραφείς
  • Τίτλοι
  • Λέξεις κλειδιά

Determinative Brain Storm Optimization

Thumbnail
Συγγραφέας
Sovatzidi G., Iakovidis D.K.
Ημερομηνία
2020
Γλώσσα
en
DOI
10.1007/978-3-030-53956-6_24
Λέξη-κλειδί
Merging
Storms
Swarm intelligence
Benchmark functions
Cluster-merging
Faster convergence
Optimal solutions
Selection operators
Similar solution
State-of-the-art algorithms
Swarm intelligence optimization algorithm
Iterative methods
Springer
Εμφάνιση Μεταδεδομένων
Επιτομή
Brain Storm Optimization (BSO) is a swarm intelligence optimization algorithm, based on the human brainstorming process. The ideas of a brainstorming process comprise the solutions of the algorithm, which iteratively applies solution grouping, generation and selection operators. Several modifications of BSO have been proposed to enhance its performance. In this paper, we propose a novel modification enabling faster convergence of BSO to optimal solutions, without requiring setting an upper bound of algorithm iterations. It considers a brainstorming scenario where participating groups with similar ideas recognize that their ideas are similar, and together, collaborate for the determination of a better solution. The proposed modification, called Determinative BSO (DBSO), implements this scenario by applying a cluster merging strategy for merging groups of similar solutions, while following elitist selection. Experimental results using eleven benchmark functions show that the proposed modified BSO performs better than both the original and a state-of-the-art algorithm. © 2020, Springer Nature Switzerland AG.
URI
http://hdl.handle.net/11615/79232
Collections
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ. [19735]
htmlmap 

 

Πλοήγηση

Όλο το DSpaceΚοινότητες & ΣυλλογέςΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιάΑυτή η συλλογήΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιά

Ο λογαριασμός μου

ΣύνδεσηΕγγραφή (MyDSpace)
Πληροφορίες-Επικοινωνία
ΑπόθεσηΣχετικά μεΒοήθειαΕπικοινωνήστε μαζί μας
Επιλογή ΓλώσσαςΌλο το DSpace
EnglishΕλληνικά
htmlmap