Adaptation in differential evolution: A numerical comparison

Tvrdík, Josef

doi:10.1016/j.asoc.2009.02.010

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“…De acuerdo con NIST(2001) [9] y [12], a excepción del caso donde el valor certificado sea esencialmente cero, un buen procedimiento por mínimos cuadrados no lineal es el que permite duplicar 4ó 5 dígitos de los valores certificados; lo cual es conseguido por las aproximaciones obtenidas mediante ABC en alrededor del 30% de los casos, sin importar su grado de dificultad (8 de las 27 bases de datos), como se puede apreciar en las Tablas 3-6. Por otro lado, los resultados utilizando PSO son mejores.…”

Section: Conclusionesunclassified

Colonia de abejas artificiales y optimización por enjambre de partículas para la estimación de parámetros de regresión no lineal

Silva

Andrade

García

et al. 2014

RMTA

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Este trabajo presenta la comparación de los resultados de las técnicas heurísticas de ABC colonias de abejas artificiales (Artificial Bee Colony) y PSO enjambres de partículas (Particle Swarm Optimization) que son utilizadas para la estimación de parámetros de modelos de regresión no lineal. Los algoritmos fueron probados sobre 27 bases de datos de la colección NIST(2001), de las cuales 8 son consideradas con un alto grado de dificultad, 11 con un grado de dificultad medio y 8 con un grado de dificultad bajo. Se presentan los resultados experimentales.

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Section: Conclusionesunclassified

Colonia de abejas artificiales y optimización por enjambre de partículas para la estimación de parámetros de regresión no lineal

Silva

Andrade

García

et al. 2014

RMTA

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“…[11]). encontrar fuentes de alimento para el forrajeo de las abejas de miel y el compartimiento de información de las abejas para tal efecto.…”

Section: Regresión No Linealunclassified

Estimación de parámetros de regresión no lineal mediante colonia de abejas artificiales

Silva

Andrade

García

et al. 2013

RMTA

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Este trabajo presenta los resultados de la técnica heurística de ABC (Artificial Bee Colony) utilizada para estimar los parámetros de modelos de regresión no lineal. El algoritmo fue probado sobre 27 bases de datos de la colección NIST (2001), de las cuales 8 se consideran con un alto grado de dificultad. Se presentan los resultados experimentales.Palabras clave: ABC, PSO, Regresión No Lineal. AbstractThis article shows the results of ABC heuristic techniques (Artificial Bee Colony) that were used to estimate parameters for nonlinear regression models. The algorithm was tested on 27 data bases from the NIST collection (2001), 8 of these are considered to be high difficulty. Experimental results are presented.

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“…Those methods are selected to represent different algorithmic paradigms. For instance, interior point method represents the line search optimization paradigm [26]; genetic algorithm represents the nature-inspired optimization paradigm [27]; differential evolution represents the stochastic beam search optimization paradigm [28]; crowding differential evolution and crowding genetic algorithm represent the multimodal optimization paradigm [29].…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%