Stable grasping control of robot based on particle swarm optimization

Ye, Lizhu; Zheng, Donghua

doi:10.1109/icbaie52039.2021.9390056

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“…Reinicialize aleatoriamente cada membro no novo grupo G t+1 que contenha menos que dois agrupamentos ativos. Shi et al 2020, Ye and Zheng 2021, Pacifico and Ludermir 2020, Pacífico 2020. Todos os EAs e SIs adotados para comparac ¸ões foram adaptados ao contexto de Agrupamento Automático de Dados, de acordo com uma modelagem semelhante à adotada para os modelos propostos (vide Sec ¸ão 3).…”

Section: Análise Experimentalunclassified

Improving Group Search Optimization Through Local Search Heuristics for Automatic Data Clustering

Pacífico

Ludermir²

2022

Anais Do XIX Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2022)

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Neste trabalho, três models de Agrupamento Automático de Dados, baseados na meta-heurística de Otimização por Busca em Grupo (GSO), são introduzidos, chamados RHGSO, ADHGSO e BDHGSO. Nos modelos propostos, a busca global do GSO é melhorada através de heurísticas de busca local adaptadas ao contexto de Agrupamento Automático de Dados, onde operações de ativação, desativação e substituição de centroides de agrupamentos são executadas, objetivando a realização de perturbações que visam o aumento da velocidade de exploração do grupo do GSO. Os algoritmos propostos são comparados a outros Algoritmos Evolucionários e de Inteligência de Enxames da literatura, apresentando resultados promissores.

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Section: Análise Experimentalunclassified

Improving Group Search Optimization Through Local Search Heuristics for Automatic Data Clustering

Pacífico

Ludermir²

2022

Anais Do XIX Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2022)

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“…Otimizac ¸ão por Busca com Backtracking (BSA) e o GSO tradicional. Tais algoritmos representam algumas das melhores abordagens do estado da arte em Computac ¸ão Evolucionária e Inteligência de Enxames, tendo sido aplicados na soluc ¸ão de vários problemas práticos [Preetha 2021, Shi et al 2020, Ye and Zheng 2021, Jin and Yin 2020, Pacífico 2020]. Neste trabalho, todos os EAs e SIs adotados para comparac ¸ões foram adaptados ao contexto de Análise de Agrupamentos Automática, de modo semelhante ao processo apresentado para o MGSO (vide Sec ¸ão 3).…”

Section: Análise Experimentalunclassified

Uma Abordagem de Agrupamento Automático de Dados Baseada na Otimização por Busca em Grupo Memética

Pacífico

Ludermir²

2021

ENIAC

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Uma das tarefas mais primitivas em organização de padrões, a Análise de Agrupamentos, é um problema difícil em análise exploratória de dados. Muitos dos algoritmos de agrupamento são facilmente presos em mínimos locais, por não possuírem bons operadores de busca global. Neste trabalho, um algoritmo de Inteligência de Enxames (SIs) memético é apresentado, baseado na Otimização por Busca em Grupo e no K-Means, chamado MGSO, que tenta encontrar o melhor número de agrupamentos, assim como a melhor distribuição dos dados nesses agrupamentos, simultaneamente. O MGSO mostrou-se capaz de encontrar boas soluções globais quando testado em nove problemas reais, em comparação a outros SIs e Algoritmos Evolucionários da literatura.

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Improving Group Search Optimization for Automatic Data Clustering Using Merge and Split Operators

Pacífico

Ludermir

2022

Lecture Notes in Computer Science

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Stable grasping control of robot based on particle swarm optimization

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Improving Group Search Optimization Through Local Search Heuristics for Automatic Data Clustering

Improving Group Search Optimization Through Local Search Heuristics for Automatic Data Clustering

Uma Abordagem de Agrupamento Automático de Dados Baseada na Otimização por Busca em Grupo Memética

Improving Group Search Optimization for Automatic Data Clustering Using Merge and Split Operators

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