Colonia de abejas artificiales y optimización por enjambre de partículas para la estimación de parámetros de regresión no lineal

Colonia de abejas artificiales y optimización por enjambre de partículas para la estimación de parámetros de regresión no lineal

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 alg...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: De-Los-Cobos-Silva, Sergio, Gutiérrez-Andrade, Miguel A., Rincón-García, Eric A., Lara-Velázquez, Pedro, Aguilar-Cornejo, Manuel
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2014
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/14141
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spelling RMTA141412022-01-28T16:27:26Z Artificial bee colony and particle swarm optimization for the estimation of nonlinear regression parameters Colonia de abejas artificiales y optimización por enjambre de partículas para la estimación de parámetros de regresión no lineal De-Los-Cobos-Silva, Sergio Gutiérrez-Andrade, Miguel A. Rincón-García, Eric A. Lara-Velázquez, Pedro Aguilar-Cornejo, Manuel artificial bee colony particle swarm optimization nonlinear regression colonias de abejas artificiales enjambres de partículas regresión no lineal 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. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2014-04-03 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/14141 10.15517/rmta.v21i1.14141 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 21 No. 1 (2014): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 107-126 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 21 Núm. 1 (2014): Revista de Matemática, Teoría y Aplicaciones; 107-126 Revista de Matemática; Vol. 21 N.º 1 (2014): Revista de Matemática, Teoría y Aplicaciones; 107-126 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/14141/13457 Derechos de autor 2014 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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