PSO and neural networks: Optimal combination to solve non linear complex problems

Mazzei, Maria; Mingo López, Luis Fernando de; Gómez, Nuria y Arteta Albert, Alberto (2011). PSO and neural networks: Optimal combination to solve non linear complex problems. "Computer Research Today", v. 1 (n. 1); pp. 1-27. ISSN 0976-1586.

Descripción

Título: PSO and neural networks: Optimal combination to solve non linear complex problems
Autor/es:
  • Mazzei, Maria
  • Mingo López, Luis Fernando de
  • Gómez, Nuria
  • Arteta Albert, Alberto
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Computer Research Today
Fecha: 2011
Volumen: 1
Materias:
Escuela: E.U. de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Matemática Aplicada
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Swarm colonies reproduce social habits. Working together in a group to reach a predefined goal is a social behaviour occurring in nature. Linear optimization problems have been approached by different techniques based on natural models. In particular, Particles Swarm optimization is a meta-heuristic search technique that has proven to be effective when dealing with complex optimization problems. This paper presents and develops a new method based on different penalties strategies to solve complex problems. It focuses on the training process of the neural networks, the constraints and the election of the parameters to ensure successful results and to avoid the most common obstacles when searching optimal solutions.

Más información

ID de Registro: 14182
Identificador DC: http://oa.upm.es/14182/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:14182
URL Oficial: http://www.mililink.com/issue_content.php?id=65&iId=136
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 08 Feb 2013 11:25
Ultima Modificación: 22 Sep 2014 11:02
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