Empirische Evaluation der optimierten Parameterwahl für die Partikelschwarmoptimierung

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Die Arbeit untersucht die Partikelschwarmoptimierung, ein evolutionäres Verfahren zur Lösung mehrdimensionaler Probleme, das besonders in ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen relevant ist. Der Fokus liegt auf der empirischen Analyse optimaler Parameterwahl und der Identifizierung von Regionen, in denen diese Parameter zu besten Ergebnissen führen. Der Autor demonstriert, dass das Wissen über diese Regionen eine gezielte Stichprobe ermöglicht, um nahezu globale optimale Ergebnisse zu erzielen. Zudem wird ein neu entwickelter Algorithmus präsentiert, der die Effizienz der Partikelschwarmoptimierung erheblich steigert.