I detta dokument föreslås en modifierad Partikel Swarm Optimization (PSO) algoritm som kallas Autonoma grupper Partiklar Swarm Optimization (AGPSO) för att ytterligare lindra de två problemen med fångst i lokala minima och långsam konvergens för att lösa problem med hög dimension. Huvudidén med AGPSO-algoritmen är inspirerad av individers mångfald inom fågelflockning eller insektssvärmning. I naturliga kolonier är individerna i grund och botten inte helt lika när det gäller intelligens och förmåga, men de utför alla sina plikter som medlemmar av en koloni. Varje individs förmåga kan vara användbar i en viss situation. I detta dokument föreslås en matematisk modell av olika partikelgrupper som kallas autonoma grupper. Med andra ord används olika funktioner med olika sluttningar, kurvor och avlyssningspunkter för att justera de sociala och kognitiva parametrarna i PSO-algoritmen för att ge partiklar olika beteenden som i naturliga kolonier. Resultaten visar att PSO med autonoma grupper av partiklar överträffar de konventionella och några nyligen gjorda ändringarna av PSO när det gäller att undkomma lokala minima och konvergenshastighet. Resultaten visar också att dela partiklar i grupper och låta dem ha olika individuella och sociala tänkande kan förbättra prestandan av PSO avsevärt.
Även om PSO har sina egna nackdelar REF, som är, fångas i lokala minima och den långsamma konvergens som behöver ytterligare utredning för att förbättra sina resultat.
Autonomous Particles Groups for Particle Swarm Optimization
{'venue': None, 'journal': 'Arabian Journal for Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}