Evolutionary computation between Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization
รหัสดีโอไอ
Creator สุภกิจ นุตยะสกุล
Title Evolutionary computation between Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization
Publisher Faculty of Information Science and Technology, Mahanakorn University of Technology
Publication Year 2554
Journal Title Journal of Information Science and Technology
Journal Vol. 2
Journal No. 2
Page no. 13-22
Keyword Evolutionary Computation, Genetic algorithm, Particle swarm optimization
URL Website https://tci-thaijo.org/index.php/JIST
Website title Journal of Information Science and Technology
ISSN 2651-1053
Abstract Genetic algorithm (GA) proved by many researchers that can solve optimization problems. However, GA lack on sharing information between the populations in consequent GA finds the solution quite slow. The new technique that is mentioned is particle swarm optimization (PSO). PSO is a technique in a group of evolutionary computation like GA. PSO find the best result by simulation moving of bird or fish to find foods or living, unlike GA. The GA uses the candidate of population to find the solution. This article presents techniques of PSO comparing with GA to point out the difference the process finding the solution.
คณะวิทยาการและเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร

บรรณานุกรม

EndNote

APA

Chicago

MLA

ดิจิตอลไฟล์

Digital File
DOI Smart-Search
สวัสดีค่ะ ยินดีให้บริการสอบถาม และสืบค้นข้อมูลตัวระบุวัตถุดิจิทัล (ดีโอไอ) สำนักการวิจัยแห่งชาติ (วช.) ค่ะ