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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Novel Hybrid PSO–WOA Algorithm for Global Numerical Functions Optimization

verfasst von : Indrajit N. Trivedi, Pradeep Jangir, Arvind Kumar, Narottam Jangir, Rahul Totlani

Erschienen in: Advances in Computer and Computational Sciences

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Recent trend of research is to hybridize two and more algorithms to obtain superior solution in the field of optimization problems. In this context, a new technique hybrid particle swarm optimization (PSO)–whale optimizer (WOA) is exercised on some unconstraint benchmark test functions. Hybrid PSO–WOA is a combination of PSO used for exploitation phase and WOA for exploration phase in uncertain environment. Analysis of competitive results obtained from PSO–WOA validates its effectiveness compared to standard PSO and WOA algorithm.

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Literatur
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Gaige Wang, Lihong Guo, Hong Duan, Heqi Wang, Luo Liu, and Mingzhen Shao, Hybridizing Harmony Search with Biogeography Based Optimization for Global Numerical Optimization, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience Vol. 10, 2312–2322, 2013.
Metadaten
Titel
A Novel Hybrid PSO–WOA Algorithm for Global Numerical Functions Optimization
verfasst von
Indrajit N. Trivedi
Pradeep Jangir
Arvind Kumar
Narottam Jangir
Rahul Totlani
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Computer and Computational Sciences

Print ISBN: 978-981-10-3772-6

Electronic ISBN: 978-981-10-3773-3

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-3773-3_6

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