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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Particle Swarm of Agents for Heterogenous Knowledge Integration

verfasst von : Marcin Maleszka

Erschienen in: Computational Collective Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

There is an ever increasing number of sources that may be used for knowledge processing. Often this requires dealing with heterogeneous knowledge and current methods become inadequate in these tasks. Thus it becomes important to develop better general methods and tools, or methods tailored to specific problems. In this paper we consider the problem of knowledge integration in a group of social agents. We use approaches based on particle swarm optimization – without the optimization component – to model the diffusion of information in a group of social agents. We present a short description of the theoretical model – a modification of PSO heuristics. We also conduct an experiment comparing this approach to previously researched models of knowledge integration in a group of social agents.

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Metadaten
Titel
Particle Swarm of Agents for Heterogenous Knowledge Integration
verfasst von
Marcin Maleszka
Copyright-Jahr
2017
Buch
Computational Collective Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-67073-7

Electronic ISBN: 978-3-319-67074-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-67074-4_6