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Titlebook: Agentenbasierte Schwarmintelligenz; Tjorben Bogon Book 2013 Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

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樓主: Coolidge
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發(fā)表于 2025-3-25 03:33:15 | 只看該作者
State of the ArtDer Bereich der Schwarmintelligenz erlebt seit Ende der 1990er Jahre einen gro?en Zuspruch. Durch die breite Anwendungsm?glichkeit der verschiedenen Algorithmen und auch durch das soziologisch steigende Interesse am Massenverhalten von Menschen ist die Bedeutung von Schwarmverhalten immens gestiegen.
22#
發(fā)表于 2025-3-25 10:02:12 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 14:47:33 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 17:39:52 | 只看該作者
Dynamische Steuerung der Partikel Schwarm OptimierungNachdem die Ans?tze zur dynamischen Konfigurationsanpassung für die PSO dargestellt wurden, ist der n?chste Schritt, das Wissen über die aktuelle Optimierung nicht nur zur Konfiguration zu nutzen, sondern auch als Wissen in den Schwarm zu integrieren.
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發(fā)表于 2025-3-25 20:33:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 00:44:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 07:56:28 | 只看該作者
Evaluation der Agentenbasierten PSO-ErweiterungenNachdem im letzten Kapitel das . zur Evaluation eingeleitet wurde, werden nun die vorgestellten Ans?tze anhand von Testszenarien evaluiert. Dabei wird jedes Experiment, sofern nicht anders beschrieben, 100 mal wiederholt und der Mittelwert über alle Durchl?ufe gebildet, um ein aussagef?higes Ergebnis zu erzielen.
28#
發(fā)表于 2025-3-26 10:57:29 | 只看該作者
Diskussion und Zusammenfassung der EvaluationIn der Evaluation hat sich gezeigt, dass die vorgeschlagenen Erweiterungen der PSO einen positiven Einfluss auf die Optimierung ausüben k?nnen. Es konnte gezeigt werden, dass die Ans?tze es erm?glichen, dass es m?glich ist, den Optimierungsverlauf dynamisch anzupassen und autonom zu steuern.
29#
發(fā)表于 2025-3-26 16:09:35 | 只看該作者
ZusammenfassungIn dieser Arbeit wurden Ans?tze zur Verbesserung von Partikel Schwarm Optimierung vorgestellt. Um einen Einstieg zu bekommen, wurden Metaheuristiken über ihre Herkunft hin zu aktuellen Nutzungsm?glichkeiten vorgestellt.
30#
發(fā)表于 2025-3-26 16:58:52 | 只看該作者
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