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dc.contributor.authorGonzalez, Paulo
dc.contributor.authorIglesias, Philip
dc.contributor.authorSilva, Estefanía
dc.date.accessioned2024-01-16T17:39:32Z
dc.date.available2024-01-16T17:39:32Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/5178
dc.description.abstractThis work presents a modified version of the Particle Swarm Optimization (PSO) based on improved parameters, Opposite-Based-Learning parametrization, and constraints based on forbidden locations in the search space. The method exhibits fast convergence and stability in the search for optimal parameter values. It has been tested on classical test functions proposed in the literature and compared with the performance of the seminal method and a recently proposed one. Representative results demonstrate the method’s potential to be applied in realistic situations.es_CL
dc.language.isoenes_CL
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
dc.sourceProceedings - International Conference of the Chilean Computer Science Society, SCCC, 2023, 1-5es_CL
dc.subjectComputer sciencees_CL
dc.subjectMetaheuristicses_CL
dc.subjectParticle swarm optimizationes_CL
dc.subjectConvergencees_CL
dc.titleRestricted particle swarm optimization meta-heuristic methodes_CL
dc.typeArticlees_CL
dc.ucm.facultadFacultad de Ciencias de la Ingenieríaes_CL
dc.ucm.indexacionScopuses_CL
dc.ucm.uriieeexplore.ieee.org/document/10315753es_CL
dc.ucm.doidoi.org/10.1109/SCCC59417.2023.10315753es_CL


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