A new optimizer using particle swarm theory

R.C. Eberhart; James Kennedy · OpenAlex · 2002

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Autor / responsable

R.C. Eberhart; James Kennedy

Editorial

OpenAlex

Año

2002

Idioma

en

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The optimization of nonlinear functions using particle swarm methodology is described. Implementations of two paradigms are discussed and compared, including a recently developed locally oriented paradigm. Benchmark testing of both paradigms is described, and applications, including neural network training and robot task learning, are proposed. Relationships between particle swarm optimization and both artificial life and evolutionary computation are reviewed.

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Eberhart, R. & Kennedy, J. (2002). A new optimizer using particle swarm theory. https://doi.org/10.1109/mhs.1995.494215

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Eberhart, R.C, and James Kennedy. "A new optimizer using particle swarm theory." 2002. https://doi.org/10.1109/mhs.1995.494215.

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Eberhart, R.C. and James Kennedy. 2002. "A new optimizer using particle swarm theory.". https://doi.org/10.1109/mhs.1995.494215.

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Eberhart, R. and Kennedy, J. 2002, A new optimizer using particle swarm theory, OpenAlex, available at: https://doi.org/10.1109/mhs.1995.494215 [Accessed 25 Jun. 2026].

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Título: A new optimizer using particle swarm theory

Autor / colaboradores: R.C. Eberhart; James Kennedy

Editorial: OpenAlex

Año de publicación: 2002

Idioma: en

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