Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/36431
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorKrung Sinapiromsaran
dc.contributor.authorThakorn Chatchaisathaporn
dc.contributor.otherChulalongkorn University, Faculty of Science
dc.date.accessioned2013-10-28T08:05:12Z
dc.date.available2013-10-28T08:05:12Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/36431
dc.descriptionThesis (M.Sc.)--Chulalongkorn University, 2012en_US
dc.description.abstractAn Optimum Communication Spanning Tree (OCST) problem is a problem of finding a spanning tree of minimum total communication cost satisfying a given set of requirements of communication. The popular technique for solving OCST problem is to use the heuristic algorithm. The heuristic approach does successfully obtain good solutions in a reasonable computational time. The particle swarm optimization-based (PSO) algorithm is one of the heuristic algorithms for optimization problems. In this work, we extend the concept of the particle swarm optimization-based (PSO) algorithm for the OCST problem proposed by Hoang et al. by combining the concept of adaptive inertia weight strategy to the velocity update step. We summarize the effect of the adaptive inertia weight over the proposed algorithm. In addition, we also introduce a new pattern of population initialization. Our proposed algorithm yields a better solution quality.en_US
dc.description.abstractalternativeปัญหาต้นไม้แบบทอดข้ามสื่อสารเหมาะสุดเป็นปัญหาการหาต้นไม้แบบทอดข้ามที่มีค่าต้นทุนการสื่อสารต่ำที่สุดทั้งยังสอดคล้องกับข้อบังคับของการสื่อสารที่กำหนด เทคนิคที่นิยมใช้ ในการแก้ปัญหาดังกล่าวคือใช้ขั้นตอนวิธีทางฮิวริสติก วิธีการทางฮิวริสติกเป็นวิธีที่ให้ผลเฉลยที่ดี ภายในเวลาการประมวลผลที่สมเหตุสมผล ขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะสุดฝูงอนุภาค เป็นขั้นตอน วิธีทางฮิวริสติกวิธีหนึ่งในการแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะสุด ในงานนี้เราขยายหลักการของ ขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะสุดฝูงอนุภาคสำหรับปัญหาต้นไม้แบบทอดข้ามสื่อสารเหมาะสุด ซึ่งนำเสนอโดย Hoang และคณะ โดยรวมแนวความคิดกลยุทธ์ค่าน้ำหนักเฉื่อยแบบปรับค่าได้ ใช้กับขั้นการปรับปรุงความเร็ว เราสรุปผลกระทบของค่าน้ำหนักเฉื่อยแบบปรับค่าได้ ของขั้นตอน วิธีที่นำเสนอ นอกจากนี้เรายังแนะนำการเริ่มต้นประชากรแบบใหม่ ขั้นตอนวิธีที่ปรับปรุงแล้ว ของเราให้ผลเฉลยที่มีคุณภาพดีen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherChulalongkorn Universityen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2012.836-
dc.rightsChulalongkorn Universityen_US
dc.subjectCommunication -- Network analysisen_US
dc.subjectHeuristic algorithmsen_US
dc.subjectNetwork Design and Communicationen_US
dc.subjectการสื่อสาร -- การวิเคราะห์ข่ายงานen_US
dc.subjectฮิวริสติกอัลกอริทึมen_US
dc.titleAdaptive inertia weight particle swarm algorithmen_US
dc.title.alternativeขั้นตอนวิธีกลุ่มอนุภาคถ่วงน้ำหนักเฉื่อยแบบปรับค่าได้en_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameMaster of Scienceen_US
dc.degree.levelMaster's Degreeen_US
dc.degree.disciplineApplied Mathematics and Computational Scienceen_US
dc.degree.grantorChulalongkorn Universityen_US
dc.email.advisorKrung.S@Chula.ac.th
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2012.836-
Appears in Collections:Sci - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
thakorn_ch.pdf3.94 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.