Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

05.01.2021 | Ausgabe 3/2021

Natural Computing 3/2021

Improving convergence in swarm algorithms by controlling range of random movement

Zeitschrift:
Natural Computing > Ausgabe 3/2021
Autoren:
Reshu Chaudhary, Hema Banati
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Swarm intelligence algorithms are stochastic algorithms, i.e. they perform some random movement. This random movement imparts the algorithms with exploration capabilities and allows them to escape local optima. Exploration at the start of execution helps with thorough inspection of the search/solution space. However, as the algorithm progresses, the focus should ideally shift from exploration to exploitation. This shift would help the algorithm to enhance existing solutions and improve its convergence capabilities. Hence if the range of random movement is not kept in check, it may limit an algorithm’s convergence capabilities and overall efficiency. To ensure that the convergence of an algorithm is not compromised, an improved search technique to reduce range of uniform random movement was recently proposed for bat algorithm. Uniform distribution and levy distribution are the most commonly used random distributions in swarm algorithms. In this paper, the applicability of the improved search technique over different swarm algorithms employing uniform and levy distributions, as well as Cauchy distribution has been studied. The selected algorithms are firefly algorithm, cuckoo search algorithm, moth search algorithm, whale optimization algorithm, earthworm optimization algorithm and elephant herding optimization algorithm. The resultant variants of each of these algorithms show improvement upon inclusion of the improved search technique. Hence results establish that the improved search technique has positive influence over swarm algorithms employing different random distributions.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 3/2021

Natural Computing 3/2021 Zur Ausgabe

EditorialNotes

Preface

Premium Partner