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17.01.2017 | Foundations | Ausgabe 2/2018

Soft Computing 2/2018

Particle swarm optimization algorithm: an overview

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 2/2018
Autoren:
Dongshu Wang, Dapei Tan, Lei Liu
Wichtige Hinweise
Communicated by A. Di Nola.

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s00500-016-2474-6) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

Particle swarm optimization (PSO) is a population-based stochastic optimization algorithm motivated by intelligent collective behavior of some animals such as flocks of birds or schools of fish. Since presented in 1995, it has experienced a multitude of enhancements. As researchers have learned about the technique, they derived new versions aiming to different demands, developed new applications in a host of areas, published theoretical studies of the effects of the various parameters and proposed many variants of the algorithm. This paper introduces its origin and background and carries out the theory analysis of the PSO. Then, we analyze its present situation of research and application in algorithm structure, parameter selection, topology structure, discrete PSO algorithm and parallel PSO algorithm, multi-objective optimization PSO and its engineering applications. Finally, the existing problems are analyzed and future research directions are presented.

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Zusatzmaterial
Supplementary material 1 (pdf 97 KB)
500_2016_2474_MOESM1_ESM.pdf
Literatur
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