Modified Particle Swarm Optimization using Nonlinear Decreased Inertia Weight

Particle Swarm Optimization (PSO) has demonstrated great performance in various optimization problems. However, PSO has weaknesses, namely premature convergence and easy to get stuck or fall into local optima for complex multimodal problems. One of the causes of these weaknesses is unbalance between exploration and exploitation ability in PSO. This paper proposes a Modified Particle Swarm Optimization (MPSO) using nonlinearly decreased inertia weight called MPSO-NDW to improve the balance. The key idea of the proposed method is to control the period and decreasing rate of exploration-exploitation ability. The investigation with three famous benchmark functions shows that the accuracy, success rate, and convergence speed of the proposed MPSO-NDW is better than the common used PSO with linearly decreased inertia weight or called PSO-LDWKeywords: particle swarm optimization (PSO), premature convergence, local optima, exploration ability, exploitation ability

Pilvo aortos vietos nustatymas krūtinės ląstos tomografinėje nuotraukoje

Kompiuterinė tomografija, kuri naudojama pilvo aortos aneurizmos diagnostikai ir stebėjimui, leidžia vartotojams stebėti aneurizmos būseną paciento kūno skerspjūvio nuotraukų sekoje. Dažnai kompiuterine tomografija grįstiems diagnostikos įrankiams aortos vieta turi būti nurodoma vartotojo. Darbe aprašomas pilvo aortos vidinių taškų identifikavimo būdas be pradinės aortos vietos išankstinio žymėjimo. Darbe sprendžiami uždaviniai: medicinos vaizdų analizės metodų apžvalga bei parinkimas, pirminis vaizdų apdorojimas pašalinant triukšmą bei išskiriant vaizde esančių objektų kontūrus, aortos aptikimo metodo pasiūlymas. Taip pat pasiūlomas aortos trombo aptikimo metodas, kuriam vartotojas turi pateikti sekos vaizdą, kuriame trombas yra matomas, bet jam nereikia nurodyti tikslios ar apytikslės trombo vietos

Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması Kullanılarak Optimum Robot Yolu Planlama

Robot yolu planlama problemi robotik ve otomasyon alanı için önemli problemlerden bir tanesidir. Robotların yüksek çalışma hızı, kontrol sistemlerinden aşırı performans gerektirdiği için robot hareketinin doğruluğu ve yol planlaması önem arz etmektedir. Robot yol planlama işleminde, bir başlangıç noktasından son noktaya kadar robotun var olan engellere takılmadan en kısa bir şekilde geometrik bir yol çizerek varış noktasına ulaşması amaçlanır. Robot yol planlama problemi arama yapılan alan uzayında birçok yol seçeneğinin bulunması ve bu yollar arasında en kısa mesafenin karar verilmeye çalışılması nedeniyle zor problemler sınıfına girmektedir. Klasik robot yolu planlama yöntemleri problem karmaşıklaştıkça çözüm bulmakta zorlanmaktadır. Bundan dolayı son yıllarda robotik alanında yol planlama probleminin optimum çözümü için sezgisel yöntemlerin önemi artmaktadır. Robot yolu planlama problemi için literatürde birçok sezgisel algoritma probleminin farklı uygulamaları için kullanılmıştır. Bu çalışmada başlangıç noktasında yer alan bir robotun varış noktasına gidene kadar karşılaşacağı engellere çarpmadan en kısa yolu kullanacak şekilde bitiş noktasına ulaşması için Parçacık Sürü Optimizasyon (PSO) algoritması kullanılarak yol planlama işleminin simülasyonu yapılmıştır. Başlangıç noktası sabit A(0,0) olan ve üç farklı bitiş noktalarına B(4,6), C(6,8) ve D(8,10) göre PSO algoritması ile en kısa robot yolu hesaplanmıştır. Aynı zamanda her bir farklı varış noktası için çalışmada engellerin konumları da değiştirilerek simülasyon işlemi yapılmıştır. Bu şekilde üç farklı konumda robot yolu planlaması çözülmeye çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan engeller daire şeklinde olduğundan başlangıç ve bitiş noktaları arasındaki mesafeyi bulmak için bir nokta ve bir doğruya uzaklığının matematiksel formülü kullanılmış ve bu şekilde dairesel engellerden kaçınılmaya çalışılmıştır. PSO algoritması ile yapılan robot yolu planlama problem çözümü her bir durum için tablolar ve grafikler ile gösterilmiştir. PSO ile yapılan çalışma sonuçlarına göre üç farklı durumda robot yolunun en kısa hesaplamaları bulunmuştur. Bu şekilde PSO algoritması çözümlerinin robot yolu planlaması için uygulanabilir olduğu gösterilmiştir

Video Superresolution via Parameter-Optimized Particle Swarm Optimization

Video superresolution (VSR) aims to reconstruct a high-resolution video sequence from a low-resolution sequence. We propose a novel particle swarm optimization algorithm named as parameter-optimized multiple swarms PSO (POMS-PSO). We assessed the optimization performance of POMS-PSO by four standard benchmark functions. To reconstruct high-resolution video, we build an imaging degradation model. In view of optimization, VSR is converted to an optimization computation problem. And we take POMS-PSO as an optimization method to solve the VSR problem, which overcomes the poor effect, low accuracy, and large calculation cost in other VSR algorithms. The proposed VSR method does not require exact movement estimation and does not need the computation of movement vectors. In terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR), sharpness, and entropy, the proposed VSR method based POMS-PSO showed better objective performance. Besides objective standard, experimental results also proved the proposed method could reconstruct high-resolution video sequence with better subjective quality

Video Superresolution via Parameter-Optimized Particle Swarm Optimization

Video superresolution (VSR) aims to reconstruct a high-resolution video sequence from a low-resolution sequence. We propose a novel particle swarm optimization algorithm named as parameter-optimized multiple swarms PSO (POMS-PSO). We assessed the optimization performance of POMS-PSO by four standard benchmark functions. To reconstruct high-resolution video, we build an imaging degradation model. In view of optimization, VSR is converted to an optimization computation problem. And we take POMS-PSO as an optimization method to solve the VSR problem, which overcomes the poor effect, low accuracy, and large calculation cost in other VSR algorithms. The proposed VSR method does not require exact movement estimation and does not need the computation of movement vectors. In terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR), sharpness, and entropy, the proposed VSR method based POMS-PSO showed better objective performance. Besides objective standard, experimental results also proved the proposed method could reconstruct high-resolution video sequence with better subjective quality

Particle Swarm Optimization : a tutorial

Optimization algorithms are necessary to solve many problems such as parameter tuning. Particle Swarm Optimization (PSO) is one of these optimization algorithms. The aim of PSO is to search for the optimal solution in the search space. This paper highlights the basic background needed to understand and implement the PSO algorithm. This paper starts with basic definitions of the PSO algorithm and how the particles are moved in the search space to find the optimal or near optimal solution. Moreover, a numerical example is illustrated to show how the particles are moved in a convex optimization problem. Another numerical example is illustrated to show how the PSO trapped in a local minima problem. Two experiments are conducted to show how the PSO searches for the optimal parameters in one-dimensional and two-dimensional spaces to solve machine learning problems

Konferencijos „Lietuvos magistrantų informatikos ir IT tyrimai“ darbai

The conference "Lithuanian MSc Research in Informatics and ICT" is a venue to present research of Lithuanian MSc theses in informatics and ICT. The aim of the event is to raise skills of MSc and other students, familiarize themselves with the research of other students, encourage their interest in scientific activities. Students from Kaunas University of Technology, Vilnius University, and Vytautas Magnus University will give their presentations at the conference

A new social and momentum component adaptive PSO algorithm for image segmentation

International audienceno abstrac