A new optimizer using particle swarm theory

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

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Autor / Verantwortliche

R.C. Eberhart; James Kennedy

Verlag

OpenAlex

Jahr

2002

Sprache

Inglés

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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 7 Aug. 2026].

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Titel: A new optimizer using particle swarm theory

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

Verlag: OpenAlex

Erscheinungsjahr: 2002

Sprache: Inglés

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Particle swarm optimization; Benchmark (surveying); Computer science; Multi-swarm optimization; Evolutionary computation; Implementation; Artificial neural network; Task (project management); Metaheuristic; Artificial intelligence; Computation; Swarm robotics