Artificial bee colony and particle swarm optimization for the estimation of nonlinear regression parameters
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Fecha
2014-04-03 19:29:59
Tipo
artículo original
Autores
de los Cobos Silva, Sergio Gerardo
Gutiérrez Andrade, Miguel Ángel
Rincón García, Eric Alfredo
Lara Velázquez, Pedro
Aguilar Cornejo, Manuel
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Editor
Resumen
This paper shows the comparison results of ABC (Artificial Bee Colony) and PSO (Particle Swarm Optimization) heuristic tech- niques that were used to estimate parameters for nonlinear regression models. The algorithms were tested on 27 data bases from the NIST collection (2001), 8 of these are considered to have high difficulty, 11 medium difficulty and 8 low difficulty. Experimental results are presented.
Este trabajo presenta la comparación de los resultados de las técnicas heurísticas de ABC colonias de abejas artificiales (Artificial Bee Colony) y PSO enjambres de partículas (Particle Swarm Optimization) que son utilizadas para la estimación de parámetros de modelos de regresión no lineal. Los algoritmos fueron probados sobre 27 bases de datos de la colección NIST(2001), de las cuales 8 son consideradas con un alto grado de dificultad, 11 con un grado de dificultad medio y 8 con un grado de dificultad bajo. Se presentan los resultados experimentales.
Este trabajo presenta la comparación de los resultados de las técnicas heurísticas de ABC colonias de abejas artificiales (Artificial Bee Colony) y PSO enjambres de partículas (Particle Swarm Optimization) que son utilizadas para la estimación de parámetros de modelos de regresión no lineal. Los algoritmos fueron probados sobre 27 bases de datos de la colección NIST(2001), de las cuales 8 son consideradas con un alto grado de dificultad, 11 con un grado de dificultad medio y 8 con un grado de dificultad bajo. Se presentan los resultados experimentales.
Descripción
Palabras clave
colonias de abejas artificiales, enjambres de partículas, regresión no lineal