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A new optimizer using particle swarm theory

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

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Autore / responsabile
R.C. Eberhart; James Kennedy
Editore
OpenAlex
Anno
2002
Lingua
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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APA 7

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

MLA

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

Chicago

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

Harvard

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 6 Aug. 2026].

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Titolo
A new optimizer using particle swarm theory
Autore / collaboratori
R.C. Eberhart; James Kennedy
Editore
OpenAlex
Anno di pubblicazione
2002
Lingua
Inglés

Soggetti

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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
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