Quantum-inspired adaptive mutation operator enabled PSO (QAMO-PSO) for parallel optimization and tailoring parameters of Kolmogorov–Arnold network

Particle swarm optimizer (PSO) is a biomimetic optimization algorithm well-known for its potential in addressing diversified optimization problems (OP). Although PSO is based on swarm-cognitive, it often suffers from attaining the global optima and the balance between exploration and exploitation, l...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	The Journal of supercomputing Ročník 81; číslo 14; s. 1310
Hlavní autoři:	Agrawal, Umang Kumar, Panda, Nibedan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 06.09.2025 Springer Nature B.V
Témata:	Algorithms Cognition Compilers Computer Science Convergence Datasets Genetic algorithms Interpreters Methods Mutation Numerical analysis Optimization algorithms Particle swarm optimization Physics Processor Architectures Programming Languages Qubits (quantum computing) Statistical analysis Swarm intelligence Quantum adaptive mutation operator Kolmogorov–Arnold network Qubit Particle swarm optimization Hybrid algorithm
ISSN:	1573-0484, 0920-8542, 1573-0484
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!