Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2015
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Contributes to the state-of-the-art on the use of swarm intelligence to solve real-world problemsCompares the capabilities of various bio-inspired optimization approachesDemonstrates the superiority of the Fractional Order Darwinian P.
Codice articolo 33844983
- Titolo
- Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization
- Autore
- Micael Couceiro|Pedram Ghamisi
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Kartoniert / Broschiert
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319196340
- ISBN 13
- 9783319196343
- Dimensioni
- 0.5 x 23.5 x 15.5
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This book examines the bottom-up applicability of swarm intelligence to solving multiple problems, such as curve fitting, image segmentation, and swarm robotics. It compares the capabilities of some of the better-known bio-inspired optimization approaches, especially Particle Swarm Optimization (PSO), Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) and the recently proposed Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization (FODPSO), and comprehensively discusses their advantages and disadvantages. Further, it demonstrates the superiority and key advantages of using the FODPSO algorithm, such as its ability to provide an improved convergence towards a solution, while avoiding sub-optimality. This book offers a valuable resource for researchers in the fields of robotics, sports science, pattern recognition and machine learning, as well as for students of electrical engineering and computer science.
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Informazioni sull’autore
Pedram Ghamisi graduated with a B.Sc. degree in Civil (Survey) Engineering from the Tehran South Campus of Azad University. Then, he obtained the M.Sc. degree with first Class Honours in Remote Sensing at K.N.Toosi University of Technology in 2012. He received the Best Researcher Award for M.Sc. students in K.N.Toosi University of Technology in the academic year 2010-2011. At the 2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Melbourne, July 2013, Mr. Ghamisi was awarded the IEEE Mikio Takagi Prize, for winning the Student Paper Competition at the conference between almost 70 people. He obtained his PhD degree on Electrical and Computer Engineering at the University of Iceland in 2015. His research interests are image processing, soft computing, pattern recognition and remote sensing with the current focus on spectral and spatial techniques for hyperspectral image classification and the integration of LiDAR and hyperspectral data for land cover assessment, and he has published extensively in those fields. He serves as a reviewer for a number of journals including IEEE Trans. on Image Processing, IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, IEEE JSTARS, IEEE GRSL and Pattern Recognition Letters.
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