Zmodyfikowany algorytm Particle Swarm Optimization

licenciate
dc.abstract.enParticle Swarm optimization is collective behaviour algorithm for optimizing multi dimensional continuous functions. Swarm particles iteratively update positions in euclidean space in order to find minimal (or maximal) function value. This work contains work principle of PSO algorithm. I will also present modification for this algorithm and compare it's effectiveness with traditional PSO.pl
dc.abstract.plParticle Swarm Optimization jest stadnym algorytmem do optymalizowania ciągłych funkcji wielu zmiennych. Agenci stada w kolejnych iteracjach aktualizują swoje położenie w przestrzeni euklidesowej w celu poszukiwania minimalnej (bądź maksymalnej) wartości funkcji. W tej pracy znajduje się opis zasady działania algorytmu PSO. Zaprezentuję również modyfikację tej metody oraz porównanie skuteczności z jej pierwotną wersją.pl
dc.affiliationWydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanejpl
dc.areaobszar nauk ścisłychpl
dc.contributor.advisorGóra, Paweł - 100071 pl
dc.contributor.authorRozwoda, Pawełpl
dc.contributor.departmentbycodeUJK/WFAISpl
dc.contributor.reviewerCieśla, Michał - 101020 pl
dc.contributor.reviewerGóra, Paweł - 100071 pl
dc.date.accessioned2020-07-27T12:28:51Z
dc.date.available2020-07-27T12:28:51Z
dc.date.submitted2018-07-10pl
dc.fieldofstudyinformatykapl
dc.identifier.apddiploma-119850-179797pl
dc.identifier.projectAPD / Opl
dc.identifier.urihttps://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/224820
dc.languagepolpl
dc.subject.enoptimization methods, swarm intelligencepl
dc.subject.plmetody optymalizacyjne, inteligencja stadnapl
dc.titleZmodyfikowany algorytm Particle Swarm Optimizationpl
dc.title.alternativeModification for Particle Swarm Optimization algorithmpl
dc.typelicenciatepl
dspace.entity.typePublication
dc.abstract.enpl
Particle Swarm optimization is collective behaviour algorithm for optimizing multi dimensional continuous functions. Swarm particles iteratively update positions in euclidean space in order to find minimal (or maximal) function value. This work contains work principle of PSO algorithm. I will also present modification for this algorithm and compare it's effectiveness with traditional PSO.
dc.abstract.plpl
Particle Swarm Optimization jest stadnym algorytmem do optymalizowania ciągłych funkcji wielu zmiennych. Agenci stada w kolejnych iteracjach aktualizują swoje położenie w przestrzeni euklidesowej w celu poszukiwania minimalnej (bądź maksymalnej) wartości funkcji. W tej pracy znajduje się opis zasady działania algorytmu PSO. Zaprezentuję również modyfikację tej metody oraz porównanie skuteczności z jej pierwotną wersją.
dc.affiliationpl
Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej
dc.areapl
obszar nauk ścisłych
dc.contributor.advisorpl
Góra, Paweł - 100071
dc.contributor.authorpl
Rozwoda, Paweł
dc.contributor.departmentbycodepl
UJK/WFAIS
dc.contributor.reviewerpl
Cieśla, Michał - 101020
dc.contributor.reviewerpl
Góra, Paweł - 100071
dc.date.accessioned
2020-07-27T12:28:51Z
dc.date.available
2020-07-27T12:28:51Z
dc.date.submittedpl
2018-07-10
dc.fieldofstudypl
informatyka
dc.identifier.apdpl
diploma-119850-179797
dc.identifier.projectpl
APD / O
dc.identifier.uri
https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/224820
dc.languagepl
pol
dc.subject.enpl
optimization methods, swarm intelligence
dc.subject.plpl
metody optymalizacyjne, inteligencja stadna
dc.titlepl
Zmodyfikowany algorytm Particle Swarm Optimization
dc.title.alternativepl
Modification for Particle Swarm Optimization algorithm
dc.typepl
licenciate
dspace.entity.type
Publication
Affiliations

* The migration of download and view statistics prior to the date of April 8, 2024 is in progress.

Views
32
Views per month
Views per city
Warsaw
6
Krakow
5
Wroclaw
3
Helsinki
2
Katowice
2
Ashburn
1
Bydgoszcz
1
Dublin
1
Gdynia
1
Gorzów Wielkopolski
1

No access

No Thumbnail Available