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

Abstract

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.

Nonlinear regression for the characterization of peristaltic pumps, an alternative in the control of biological fluids

“…Velasquez (10), for example, used three nonlinear regressions to predict Mackey-Glass time series. Cobos et al (11) compared the results of heuristic techniques ABC Artificial Bee Colony and PSO Particle Swarm Optimization used for parameter estimation of nonlinear regression models. Galeano and Cerón (12) modeled of Lohmann LSL chicken growth using neural networks and nonlinear regression models.…”