PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

PAPSO algorithm for optimization of the coil arrangement

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Algorytm PAPSO do optymalizacji układu cewek
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The PSO is a random algorithm for solving complex optimization problems. However, in order to provide this algorithm to be efficient, it is often necessary to make several numerical computations. To reduce the costs of computations, the new PAPSO algorithm was proposed. The presented algorithm was examined on four test functions then it was applied for determination of the optimal geometry of the coil arrangement.
PL
W artykule zaproponowano algorytm optymalizacji rojem cząstek z zastosowaniem wektora kąta fazowego (PAPSO). Zaproponowany algorytm przetestowano za pomocą czterech funkcji testowych, a następnie zastosowano do rozwiązania zadania polegającego na wyznaczeniu optymalnej geometrii układu cewek.
Rocznik
Strony
272--274
Opis fizyczny
Bibliogr. 16 poz., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Technical University of Lodz, Institute of Information Technology
Bibliografia
  • [1] Kennedy J., Eberhart R.C., Particle Swarm Optimization, IEEE Intern. Conf. on Neural Networks, Australia (1995), 1942-1948
  • [2] Kennedy J., Eberhart R.C., A New Optimizer Using Particle Swarm Theory, In: 6th International Symposium on Micromachine and Human Science, Japan (1995), 39-43
  • [3] Mendes R., Cortez P., Rocha M., Neves J., Particle Swarm for Feedforward Neural Network Training, International Joint Conference on Neural Networks, (2002), 1895-1899
  • [4] Venayagamoorthy G.K., Doctor S., Navigation of Mobile Sensor Using PSO and Embedded PSO in a Fuzzy Logic Controller, In: 39th IEEE IAS Annual Meeting on Indus. Applic., Seattle, USA (2004) 1200-1206
  • [5] Parsepolous K.E., Papageorgiou E.I., Groumpos P.P., Vrahatis M.N., A First Study of Fuzzy Cognitivemaps Learning Using Particle Swarm Optimization, IEEE Congress on Evolutionary Computation, Australia (2003), 1440-1447
  • [6] Cui Z.H., Zeng J.C., Sun G.J., A Fast Particle Swarm Optimization, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 6 (2006), 1365-1380
  • [7] Hassas S., Using Swarm Intelligence for Dynamic Web Content Organizing, IEEE Swarm Intelligence Symp.,USA (2003), 19-25
  • [8] Sato S., Sakaguchi S., Futamata K., Katou K., Coil Optimization for Homogeneous Magnetic Field with Small Leakage Field, IEEE Trans. Magn., 36 (2000), 649-653
  • [9] Robinson J., Rahmat-Samii Y., Particle Swarm Optimization in Electromagnetics, IEEE Trans. Anten. Propag., 52 (2004), 397-407
  • [10] Zhong W., Li S., Qian F., θ-PSO: a New Strategy of Particle Swarm Optimization, Journal of Zhejiang University-Science A, 9 (2008), 786-790
  • [11] Shi Y., Eberhart R.C., A Modified Particle Swarm Optimizer, IEEE World Congress on Comput. Intelligence, (1998), 69-73
  • [12] Tripathi P.K, Bandyopadhyay S., Pal S., Multi-objective Particle Swarm Optimization with Time Variant Inertia and Acceleration Coefficients, Information Sciences, 177 (2007), 5033-5049
  • [13] Trelea I.C., The Particie Swarm Optimization Algorithm: Convergence Analysis and Parameter Selection, Information Processing Letters, 85 (2003), 317-325
  • [14] Bergh F., Engelbrecht A.P., A Study of Particle Swarm Optimization Particle Trajectories, Information Sciences, 176 (2006), 937-971
  • [15] Borowska B., Nadolski S., Particle Swarm Optimization: The Gradient Correction, Journal of Applied Computer Science, 17 (2009), 7-15
  • [16] Forbes L.K., Crozier S., Doddrell M., Rapid Computation of Static Fields Produced by Thick Circular Solenoids, IEEE Trans. Magn., 33 (1997), 4405-4410
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-2e4b3462-b424-4775-9bef-4686df01943e
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.