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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Using Simulated Binary Crossover in Particle Swarm Optimization

verfasst von : Xiaoyu Huang, Enqiang Lin, Yujie Ji, Shijun Qiao

Erschienen in: Knowledge Engineering and Management

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Simulated binary crossover (SBX) operator is widely used in real-coded genetic algorithms. Particle swarm optimization (PSO) is a well-studied optimization scheme. In this paper, we combine SBX together with particle swarm optimization (PSO) procedures to prevent possible premature convergence. Benchmark tests are implemented and the result turns out that such modification enhances the exploitation ability of PSO.

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Metadaten
Titel
Using Simulated Binary Crossover in Particle Swarm Optimization
verfasst von
Xiaoyu Huang
Enqiang Lin
Yujie Ji
Shijun Qiao
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Knowledge Engineering and Management

Print ISBN: 978-3-642-25660-8

Electronic ISBN: 978-3-642-25661-5

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-25661-5_12