Jornada GIC particle swarm optimization 2012-02-10

objetivo

Particle Swarm Optimizers (PSO) son algoritmos de optimización directamente relacionados con las técnicas de Swarm Intelligence y con los métodos de búsqueda aleatoria basados en poblaciones, algoritmos evolutivos y genéticos. En esta jornada vamos a repasar algunos de los trabajos fundacionales y desarrollos recientes. Una busqueda por el término proporciona cientos de resultados en ieeexplore y otras fuentes, los articulos escogidos son una muestra sesgada hacia IEEE trans. Evol. Comp.

distribución de artículos

• Josu Maiora:
  • biomedical image registration [1]
• Alexandre Savio:
  • articulos fundacionaesl de Kennedy [2], [3]
• Iñigo Barandiaran:
  • interpolation of unorganized feature points [4]
• Maite Termenon:
  • reconstruct gene networks [5]
• Ana I. Gonzalez:
  • stability analysis [6]
• Darya Chyzhyk:
  • PSO for morphological predictors in finance [7]
• Ramón Moreno:
  • power dispatch [8]
• Elsa Fernandez:
  • ICA weight estimation [9]
• Borja Fernandez-Gauna:
  • odor source robot detection [10]
• Jose Manuel Lopez-Guede:
  • cooperative PSO [11]
• Borja Ayerdi:
  • biophysical parameter estimation (geoscience&remote sensing) [12]
• Israel Rebollo:
  • stochastic stability analysis [13]
• Ion Marques:
  • cancer classification [14]
• Andoni Beristain
  • blind source separation with PSO [15]

• Miguel A. Veganzones:
  • endmember extraction [16], segmentation of ISAR images [17]
• Eider Sanchez: