Concepção Híbrida de Otimização por Nuvem de Partículas Aplicada ao Problema de Weber

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Coelho, Leandro dos Santos
Data de Publicação: 2005
Outros Autores: Mariani, Viviana Cocco
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação
Texto Completo: https://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/99
Resumo: Uma nova concepção de evolução memética baseada na combinação de otimização por nuvem de partículas e método de otimização de Hooke-Jeeves é apresentada neste artigo. A metodologia proposta envolve a interação de dois níveis de otimização, denominados evolução (otimização por nuvem de partículas) e aprendizado individual (método de Hooke-Jeeves), que cooperam em um procedimento de otimização global. Os resultados da simulação indicam que a otimização do sistema híbrido apresenta melhoras nas propriedades de qualidade de solução, integridade e precisão para o problema de Weber.
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