I detta papper, en jämförelse mellan Partikel svärm optimering (PSO), Bee Colony Optimization (BCO) och Bat Algorithm (BA) presenteras. Dessutom presenteras en ändring av de viktigaste parametrarna för varje algoritm genom ett intervall typ-2 luddigt logiksystem. Huvudsyftet med att använda intervall typ-2 luddiga system är att ge dynamisk parameteranpassning till algoritmerna. Dessa algoritmer (original och modifierade versioner) jämförs med konstruktionen av fuzzy system som används för att styra banan för en autonom mobil robot. Simuleringsresultat visar att PSO-algoritmen överträffar resultaten av BCO- och BA-algoritmerna.
I verk av Olivas et al. REF a Comparative Study of Type-2 Fuzzy Partikel Swarm, Bee Colony och Bat Algorithms in Optimization of Fuzzy Controllers beskrivs.
Comparative Study of Type-2 Fuzzy Particle Swarm, Bee Colony and Bat Algorithms in Optimization of Fuzzy Controllers
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}