I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   3 ,  J u n e   201 7 ,   p p .   1611 ~ 1 6 1 9   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 3 . p p 1 6 1 1 - 1619          1611       J o ur na l  ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Tra nsitio na l P a rt icle Sw a rm  O p ti m i z a tion       No r  Azlina   Ab A ziz 1 ,  Z uw a irie  I bra hi m 2 ,  M a riza n  M ub in 3 ,   So ph a n Wa hy ud i N a w a wi 4 ,    No r  H ida y a t i A bd ul Az iz 5   1, 3   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   M a la y a ,   M a la y sia   1, 5   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   &   T e c h n o l o g y ,   M u lt im e d ia Un iv e rsit y ,   M a la y sia   2   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  &   El e c tro n ic E n g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a lay s ia P a h a n g ,   M a lay sia   4   F a c u lt y   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e r siti   T e k n o lo g i  M a lay sia ,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   5 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Ap r   8 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A p r   24 ,   2 0 1 7       A  n e w   v a riatio n   o f   p a rti c le  s wa r m   o p ti m iza ti o n   (P S O)  term e d   a s   tran siti o n a l   P S O  (T - P S O)  is  p ro p o se d   h e re .   T - P S O  a tt e m p ts  to   im p ro v e   P S O  v ia  its   it e ra ti o n   stra teg y .   T ra d it io n a ll y ,   P S O  a d o p ts  e it h e r  th e   sy n c h ro n o u s  o r  th e   a s y n c h ro n o u s  it e ra ti o n   stra teg y .   Bo t h  o f   th e se   it e ra ti o n   stra teg ies   h a v e   th e ir   o w n   stre n g th s   a n d   w e a k n e ss es .   T h e   s y n c h ro n o u s  stra teg y   h a s   re p u tati o n   o f   b e tt e r  e x p lo it a ti o n   w h il e   a s y n c h ro n o u s  stra teg y   is  stro n g e r  in   e x p lo ra ti o n .   T h e   p a rti c les   o f   T - P S O   sta rt  w it h   a s y n c h ro n o u s  u p d a te  to   e n c o u ra g e   m o re   e x p lo ra ti o n   a t  th e   sta rt  o f   th e   s e a rc h .   If   n o   b e tt e r  so lu ti o n   is  fo u n d   f o r  a   n u m b e r  o f   it e ra ti o n ,   t h e   it e ra ti o n   stra teg y   is  c h a n g e d   to   sy n c h ro n o u s  u p d a te   to   a ll o w   f in e   tu n in g   b y   th e   p a rti c les .   T h e   re su lt s  s h o w   th a t  T - P S O   is  ra n k e d   b e tt e r  th a n   th e   tra d it i o n a l  P S Os .   K ey w o r d :   As y n c h r o n o u s   u p d ate   I ter atio n   s tr ateg y   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   S y n ch r o n o u s   u p d ate   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No r   A zli n a  A b   A ziz,     Facu lt y   o f   E n g i n ee r i n g   &   T ec h n o lo g y ,   Mu lti m ed ia  U n iv er s it y ,   7 5 4 5 0   Me lak a,   Ma la y s ia .   E m ail: a zli n a. az iz @ m m u . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO) ,   o p tim iza tio n   p r o b lem   is   s o lv ed   b y   s w ar m   o f   p ar ticles  t h at   m o v e  ar o u n d   a  s ea r c h   s p ac e  l o o k in g   f o r   o p ti m al   s o l u tio n .   E ac h   o f   t h e  p ar ticles   h a s   v e lo cit y   an d   p o s itio n .   T h e  p ar ticles  m o v e  w it h i n   t h e  s ea r ch   s p ac e  b y   i ter ativ e l y   u p d atin g   th e s e  t w o   v al u es.  T h er e  ar e  t w o   c h o ices  o f   u p d ate  m ec h a n i s m s /  iter atio n   s tr ateg ies ;  s y n c h r o n o u s   o r   as y n ch r o n o u s   [ 1 ] .   T h e  s y n ch r o n o u s   u p d ate  is   t h e   m o r e  p o p u lar   ap p r o ac h .   I n   s y n ch r o n o u s   P SO  ( S - P SO)   th e  p ar ticles  ch a n g e  t h eir   v elo citie s   an d   p o s itio n s   af ter   th e  f it n es s   o f   t h e  w h o le  s w ar m   i s   e v al u ated .   On   t h e  o th er   h an d ,   i n   a s y n c h r o n o u s   P SO  ( A - P SO) ,   a  p ar ticle  i s   ab le  to   u p d ate  its   v elo cit y   a n d   p o s itio n   as  s o o n   as  it  co m p let es  its   f it n es s   ev al u atio n   w it h o u t  t h e  n ee d   to   w ait   f o r   th e  o th er   p ar ticles to   co m p lete  th eir   f itn e s s   e v al u atio n .   T h e  s y n c h r o n o u s   u p d ate  is   s tr o n g er   i n   e x p lo itatio n ,   wh ile  as y n ch r o n o u s   u p d ate  is   b etter   in   ex p lo r atio n   [ 2 ] .   E x p lo r atio n   an d   ex p lo it atio n   ar e  i m p o r tan t  i n   e n s u r i n g   th e   s ea r c h   s p ac e  is   e f f ec ti v el y   ex p lo r ed   an d   in f o r m a tio n   o b tain ed   is   ef f icie n tl y   ex p lo i t.  T h e  ex p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   i m p r o v e   p er f o r m a n ce   a n d   ef f icien c y   o f   an   al g o r ith m .   T y p icall y ,   h i g h er   e x p lo r atio n   is   f a v o r ab le  in   th e   ea r l y   s ta g e  w h ile  s tr o n g er   e x p lo itatio n   is   ex p ec ted   to w ar d s   th e  e n d .     Her e,   a  n e w   v ar iatio n   o f   P SO  alg o r it h m   th at  co m b in e s   b o th   u p d ate  m et h o d s   is   p r o p o s ed .   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   is   k n o w n   as  tr an s it io n al  P SO  ( T - P SO) .   T h e  p ar ticles  in   T - P SO  s tar t  w it h   as y n ch r o n o u s   u p d ate  m ec h a n i s m   a n d   th e n   tr an s it  to   s y n c h r o n o u s   u p d ate  at  a  later   s tate.   T h e  as y n ch r o n o u s   u p d ate  is   ad o p ted   at  th e  s tar t o f   t h e  s ea r ch   p r o ce s s   s o   t h at  e x p lo r atio n   is   e n co u r ag ed .   On ce   n o   i m p r o v e m e n t   is   ac h iev e d   af ter   S   iter atio n s ,   t h e  p ar ticle s   tr an s i ted   to   s y n c h r o n o u s   u p d ate  m ec h a n is m   a n d   f o cu s   o n   ex p lo itatio n   o f   t h e   in f o r m atio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 1 1   –   1 6 1 9   1612   T h e  p r o p o s ed   T - P SO  is   test ed   u s i n g   C E C 2 0 1 4 ’ s   b en c h m ar k   f u n ctio n s .   I ts   p er f o r m a n ce   is   t h en   b en ch m ar k ed   w it h   S - P SO  an d   A - P SO.  T h e  f in d i n g s   s h o w   th at  T - P SO  is   ab le  to   ac h ie v e  b etter   r an k   th an   S - P SO  an d   A - P SO.   I n   t h e  f o ll o w i n g   s ec tio n ,   b o th   S - P SO  a n d   A - P SO  al g o r ith m s   ar e  r ev ie w ed .   T h e  T - P SO  alg o r ith m   i s   d is cu s s ed   i n   s ec ti o n   3 .   Nex t,  th e  r es u lt s   o f   t h e  ex p er i m e n t  co n d u c ted   ar e  p r e s en ted   i n   s ec tio n   4 .   L ast l y   t h i s   w o r k   is   co n cl u d ed   in   s ec tio n   5 .       2.   P ARTI C L E   SWA RM   O P T I M I Z AT I O N  AND  I T S  T RA DIT O NA L   I T E RAT I O N  S T RAT E G I E S   P SO  is   a  n atu r e  i n s p ir ed   alg o r ith m .   I t  e m u late s   th e  s o cial  b eh av io r   as  s ee n   in   n at u r e,   lik e  b ir d s   f lo ck i n g   a n d   f is h es   s c h o o lin g .   T h ese  o r g an i s m s   s ea r ch   f o r   f o o d   s o u r ce   b y   m o v i n g   i n   g r o u p   w it h o u t   an y   ce n tr alize d   co n tr o l.  T h e  s ea r ch   is   p er f o r m ed   t h r o u g h   i n f o r m atio n   s h ar in g   an d   i n d iv id u al  ef f o r t.   T h is   s o cial  b eh av io r   is   co p ied   in   P SO,  w h er e  t h e  s ea r ch   f o r   th e  s o lu tio n   o f   an   o p ti m izatio n   p r o b lem   is   ca r r ied   b y   s w ar m   o f   p ar tic le s .   E ac h   p ar ticle  h as it s   p o s itio n ;     ( ) = { 1 ( ) , 2 ( ) , 3 ( ) , … , ( ) , … , ( ) }   ( 1 )     an d   v elo cit y ;     ( ) = { 1 ( ) , 2 ( ) , 3 ( ) , … , ( ) , … , ( ) }   ( 2 )     W h er e     = { 1 , 2 , 3 , … , }   ( 3 )     is   p ar ticle  n u m b er   a n d     is   t h e  s ize  o f   t h e  s w ar m   i.e .   n u m b er   o f   p ar ticles,    is   t h e  iter ati o n   n u m b er ,     is   d i m en s io n   n u m b er   an d     is   th e  s ize  o f   th e  p r o b lem ’ s   d i m e n s io n .   T h e  p a r ticles  lo o k   f o r   o p ti m al  s o l u tio n   b y   u p d atin g   th eir   v elo cit y   a n d   p o s itio n .   T h e  v elo cit y   is   i n f lu e n ce d   b y   p ar ticle’ s   ex p er ie n ce   an d   in f o r m at io n   s h ar ed   w i th i n   t h e  s w ar m   an d   u p d ated   u s i n g   t h e  f o llo w i n g   e q u atio n ;     ( ) = × ( − 1 ) + 1 × 1 × ( ( ) − ( − 1 ) ) + 2 × 2 × ( ( ) − ( − 1 ) )     ( 4 )     I n   eq u atio n   ( 4 ) ,     is   in er tia  weig h t  it  co n tr o ls   th e  m o m e n t u m   o f   th e  s ea r ch .   T y p ical l y ,   lin ea r l y   d ec r ea s in g   i n er tia  i s   u s ed   to   e n co u r ag e   e x p lo r atio n   i n   ea r lie r   p h ase  o f   th e   s ea r c h   a n d   f ac il itates  f i n e  tu n i n g   at   th e  later   s ta g e.   T w o   lear n in g   f ac to r s ,   1 an d   2   a r e  u s ed   i n   t h e  eq u atio n .   B o t h   lear n in g   f ac to r s   ar e  u s u all y   s e t  to   s a m e  v al u e  s o   t h at  t h e  i m p o r tan ce   o f   p ar ticle’ s   o w n   ex p er ien ce   an d   s o cial  in f l u e n ce   i s   eq u all y   w ei g h ted .   T h e  p ar ticle’ s   o w n   e x p er ien ce   is   r ep r esen ted   b y   ( ) = { 1 ( ) , 2 ( ) , 3 ( ) , … , ( ) , … , ( ) } ,   w h er e  th i s   is   th e  b es t so lu tio n   t h at  h as b e en   en co u n ter ed   b y   t h e  p ar ticle   s in ce   t h e  s tar t o f   t h e  s ea r ch   u p   to   th e  th   iter atio n .  W h er ea s ,   th e  b es t  s o lu tio n   f o u n d   b y   th e  s w ar m   t ill  th   iter atio n   is ;  ( ) = { 1 ( ) , 2 ( ) , 3 ( ) , … , ( ) , … , ( ) } .   P SO  is   a  s to ch as tic  al g o r ith m ,   w h er e  1 an d   2 ar e  t w o   in d ep en d en t r a n d o m   n u m b er   r an g i n g   f r o m   [ 0 , 1 ] .    T h e  p o s itio n   is   u p d ated   u s i n g ;     ( ) = ( − 1 ) + ( )   ( 5 )     No r m a ll y   ( )   is   b o u n d ed   ac co r d in g   to   t h e  s ea r ch   s p ac e.     S - P SO  a n d   A - P SO  ar e  d i f f er en tiated   b y   t h e  o r d er   a  p ar ticle  u p d ates  it s   v elo cit y   a n d   p o s itio n   w it h   r esp ec t  to   th e   s w ar m   f it n es s   e v alu a tio n .   T h is   ca n   b e  s ee n   i n   t h e  f lo w c h ar t  f o r   S - P SO   an d   A - P SO,   Fi g u r e   1  an d   Fig u r e   2   r esp ec tiv el y .     I n   S - P SO,  th e  w h o le  p o p u lati o n   n ee d   to   b e   ev alu ated   f ir s t.  T h is   is   f o llo w ed   b y   id en ti f icat io n   o f   th e   p ar ticles’   b est,  ( )   an d   p o p u latio n ’ s   b est  ( ) .   Nex t   th e  w h o le  p o p u latio n ’ s   n e w   v elo citie s   a n d   p o s itio n s   ar e  ca lcu lated .     On   t h e  o th er   h an d ,   i n   A - P SO  a  p ar ticle  d o es  n o t  n ee d   t o   w ait  f o r   th e  w h o le  p o p u la tio n   to   b e  ev alu a ted   f ir s t  b ef o r e  its   n e w   v elo cit y   a n d   p o s itio n   is   u p d ated .   A f ter   its   o w n   f it n ess   i s   ev alu ated ,   th e  p ar ticle  ch ec k s   w h e th er   t h e  cu r r en t  f it n es s   co n tr ib u te s   to   n e w   ( )   o r   ( )   an d   u p d ate  th e  b est  v alu e s   ac c o r d in g l y .   T h en   th e   p ar ticle’ s   n e w   v elo c it y   a n d   p o s itio n   ar e  i m m ed iat el y   c alc u lated .   T h e  f lo w ch ar t  in   F ig u r e   2   s h o w s   s eq u en tial i m p le m e n tatio n   o f   A - P SO.  A - P SO i s   s u itab le  f o r   p ar allel  i m p le m e n tatio n   [ 3 ] – [ 5 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Tr a n s itio n a l P a r ticle  S w a r m  Op timiz a tio n   ( N o r   A z lin a   A b   A z iz )   1613       Fig u r e  1 .     S - P SO  A lg o r it h m           Fig u r e  2 .  A - P SO  A lg o r it h m       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 1 1   –   1 6 1 9   1614   3.   T RANS I T I O NA L   P SO   Ma n y   r esear c h   h ad   b ee n   co n d u cted   to w ar d s   b etter   p er f o r m i n g   P SO.  Fo r   ex a m p le,   th e  i n e r tia  w ei g h t  is   i n tr o d u ce d   to   th e  v elo cit y   u p d ate  eq u atio n   o f   P SO  s o   t h at  e x p lo r atio n   an d   e x p lo itati o n   is   b ala n ce d   an d   b etter   p er f o r m an ce   is   ac h iev e d   [ 6 ] .   E v er   s i n ce   it s   in tr o d u cti o n ,   in er t ia  w ei g h t  h ad   b ec o m e   p ar t o f   th e   s ta n d ar d   P SO  [ 7 ] .   C o n s tr ictio n   f ac to r   h ad   b ee n   in tr o d u ce d   as  an   ad d itio n al  p ar am eter   in   P SO’ s   v elo cit y   u p d ate  eq u atio n   [ 8 ] .   Si m ilar   to   in er tia   w ei g h t,  it is   u s ed   to   co n tr o l th e   ex p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   o f   th e  p ar ticle.   I n   o th er   w o r k s ,   m et h o d s   s u ch   as  r ei n itializa tio n   [ 9 ] – [ 1 2 ]   an d   r elea r n in g   [ 1 3 ]   ar e  p r o p o s ed   to   i m p r o v e  P SO.  Oth er   p o p u lar   ap p r o ac h   to   im p r o v e  p er f o r m an ce   o f   P SO  is   t h r o u g h   th e  co n tr o l  o f   i n f o r m atio n   s h ar i n g   f lo w ,   s u ch   as  i n   [ 1 4 ] .   H y b r id izatio n   o f   P SO  w it h   o th er   o p ti m izatio n   m et h o d   h as  also   b ee n   p r o p o s ed   an d   r ep o r ted   t o   b e  a b le  to   g iv e   a  b etter   p er f o r m an ce   [ 1 5 ] , [ 1 6 ] .    Ho w e v er ,   litt le   is   k n o w n   o n   h o w   t h e  p ar ticle  u p d ate  s tr ate g y   ca n   b e  m an ip u lated   f o r   i m p r o v e m e n t o f   P SO.  Hen ce   th is   w o r k   atte m p t   to   im p r o v e  th e  p er f o r m a n ce   o f   P SO  v ia  its   iter atio n   s tr ate g y .   A   P SO  alg o r ith m   th at  tr a n s it  f r o m   a s y n c h r o n o u s   s tr ate g y   to   s y n c h r o n o u s   s tr at eg y ,   tr a n s i tio n al  P SO  ( T - P SO) ,   is   p r o p o s ed   h er e.   E x p lo r atio n   is   f a v o r ed   d u r in g   t h e  ea r l y   p h a s e  o f   t h e  s e ar ch .   T h er ef o r e,   T - P SO  alg o r ith m   s tar ts   w it h   as y n ch r o n o u s   u p d ate  to   b en ef it  f r o m   it s   s tr e n g th   i n   ex p lo r at io n .   A   co u n ter ,   ,   is   u s ed   i n   T - P SO.  T h e  co u n ter   is   in cr e m en ted ;      = + 1   ( 6 )     if   ( )   is   n o t  ch a n g ed   f r o m   o n e  it er atio n   to   th e  n e x t;    ( ) = ( − 1 ) .   A s   t h e  s ea r ch   p r o g r ess   an d   n o   n e w  i m p r o v ed   s o lu tio n   is   d etec ted   f o r     iter atio n ;     >   ( 7 )     th e  s w ar m   c h a n g e s   its   u p d ate  m ec h a n is m   to   s y n c h r o n o u s   s tr ateg y .   I n   s y n c h r o n o u s   s tr ate g y ,   t h e  in f o r m at io n   g ath er ed   i s   e x p lo ited   an d   f i n e  tu n ed   s o   t h at  b etter   s o l u tio n   ca n   b e  ac h iev ed .   A  s ta n d ar d   P SO  w ith   in er t ia   w ei g h t  i s   u s ed   f o r   T - P SO.  T h is   m eth o d   d o es  n o t  i n tr o d u ce   c o m p le x   ca lc u latio n   o r   ad d itio n s l   lo o p ,   th er ef o r e,   th e  co m p lex it y   o f   T - P SO  s i m ilar   to   S - P SO  an d   A - P SO.  T h e  T - P SO  alg o r ith m   is   s h o w n   in   Fi g u r e   3   an d   its   p s eu d o co d e  is   in   Fi g u r e   4.           Fig u r e  3 .     T - P SO A lg o r ith m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Tr a n s itio n a l P a r ticle  S w a r m  Op timiz a tio n   ( N o r   A z lin a   A b   A z iz )   1615   In it ia li ze   th e   p o p u l a ti o n ;   = 0 ;   W h il e   n o t   sto p p i n g   c o n d it i o n     W h il e   <       Fo r ea c h   p a rt icle         Eva lu a te f it n e ss ;         Up d a te  ( )   &   ( ) ;         Up d a te  ( )   &   ( ) ;       En d       If  ( ) = ( − 1 )         = + 1 ;       En d     En d     Fo r ea c h   p a rt icle       Eva lu a te f it n e ss ;       Up d a te  ( ) ;     En d     Up d a te  ( ) ;     Fo r ea c h   p a rt icle         Up d a te  ( )   &   ( ) ;     En d   En d     Fig u r e  4 .     T - P SO  P s eu d o co d e       4.   E XP E R I M E NT ,   RE SUL T S   A ND  D I S CUSS I O N   T h e  p er f o r m a n ce   o f   T - P SO  i s   test ed   u s i n g   C E C 2 0 1 4 ’ s   b en ch m ar k   f u n ctio n s   f o r   s in g le   o b j ec tiv e  o p tim izatio n .   T h e  b en ch m ar k   f u n ctio n s   co n s is t  o f   3 0   f u n cti o n s ,   w h ic h   ar e  th r ee   r o tated   u n i m o d al  f u n ctio n s ,   1 3   m u lti m o d al  p r o b lem s   w h ic h   ar e  eith er   s h if ted   o n l y   o r   s h if ted   an d   r o tated ,   s ix   h y b r id   f u n ct io n s ,   a n d   eig h t   co m p o s i tio n   f u n ctio n s .   T h e  s ea r ch   s p ac e  o f   t h e  f u n ct io n s   i s   b o u n d ed   w it h i n   [ - 1 0 0 ,   1 0 0 ]   alo n g   ev er y   d i m en s io n .   T h e  f u n ctio n s   a r e  lis ted   in   T ab le  1   an d   th e  d etails   o f   t h e  f u n ct io n   ca n   b e  f o u n d   a t   h ttp :// www . n t u . ed u . s g / h o m e / E P NSu g a n /i n d ex _ f iles / C E C 2 0 1 4 /C E C 2 0 1 4 . h tm .   T - P SO  is   co m p ar ed   w it h   S - P SO  a n d   A - P SO.  T h e  p o p u lati o n   s ize   o f   ea c h   s w ar m   i s   1 0 0   an d   li n ea r l y   d ec r ea s in g   i n er tia  w ei g h t  w it h   th e   r an g e,   [ 0 . 4 ,   0 . 9 ]   is   u s ed .   B o th   lear n i n g   f ac to r s   o f   P SO  ar e  s et  to   2   an d   th e   v elo cit y   i s   cla m p ed   ac co r d in g   to   th e  s ea r ch   s p ac e,   [ - 1 0 0 ,   1 0 0 ] .   T h ese  s ettin g s   f o r   P SO  ar e  m ad e  ac co r d in g   to   [ 6 ] , [ 1 7 ] .   T h e  m ax i m u m   iter a tio n   i s   s et   to   2 0 0 0 .   T h e  p r o b le m s   d i m e n s io n   s ize   is   5 0 .   E ac h   o f   th e   test   is   r ep ea ted   5 0   tim e s .     Fo r   T - P SO,  th e    th r es h o ld   is   s et  to   1 0 0 .   W h er e,   if   is   f o u n d   t o   b e  s tatic  f o r   1 0 0   iter atio n s ,   th en   t h e   p o p u latio n   o f   T - P SO  ch a n g es   f r o m   a s y n c h r o n o u s   u p d ate  to   s y n c h r o n o u s   u p d ate.   T h e  av e r ag ed   p er f o r m an ce   o f   th e  P SO  v ar iatio n s   ar e  lis te d   in   T ab le  2 .   T h e  b o ld e d   v alu es  ar e  th e  b est  ac h ie v ed   a m o n g   th e  t h r ee   iter atio n   s tr ateg ie s   te s ted .   I t  ca n   b e  s ee n   t h at  T - P SO  f o u n d   t h e  b est   s o lu tio n   m o r e  o f te n   t h an   S - P SO  a n d   A - P SO.  T - P SO  f o u n d   t h e   b est  s o lu tio n   f o r   1 7   f u n ctio n s   o u t  o f   t h e  3 0   test   f u n ct io n s ,   w h er ea s   S - P SO   f o u n d   th e   b est  f o r   th e  o th er   1 3   f u n ctio n s .   A - P SO   f ailed   to   o u tp er f o r m   b o th   T - P SO a n d   S - P SO.   B ased   o n   t h e  a v er ag e   p er f o r m an ce ,   s ta tis t ical  a n al y s i s   i s   p er f o m ed .   T h e  Frie d m a n   te s t  i s   c o n d u cted   an d   th e  t h r ee   v ar ia tio n s   o f   P SO  ar e  r an k ed .   T h e  av er a g e  r an k s   ar e  s h o w n   i n   T ab le  3 .   T - P SO  is   r a n k ed   t h e   b est.  T h is   is   clo s el y   f o llo w ed   b y   S - P SO.  A - P SO  i s   r an k ed   t h e  lo w est  a m o n g   t h e  t h r ee   v ar iatio n s .   A cc o r d in g   to   th is   r an k ,   th e  Frie d m a n   s tat is tical  v a lu e  i s   ca lcu la ted   an d   it  s h o w s   s i g n i f ica n t  d if f er e n ce   ex is t  b et w ee n   th e   a lg o r ith m s .   T h e  Ho l m   p o s t h o c  p r o ce d u r e  is   ch o s e n   to   id en t if y   t h e  s i g n i f ican t  d if f er e n ce .   T h e  s tatis tica l  v a lu e  o f   Ho l m   p o s t h o c  p r o ce d u r e  is   s h o w n   in   T ab le  4 .   T h e  n u m b er s   s h o w   t h at  T - P SO  an d   S - P SO  ar e  s tati s ticall y   o n   p ar   w it h   ea ch   o th er .   B o th   T - P SO  an d   S - PS O  ar e   s ig n i f ic an tl y   b etter   th a n   A - P SO  w ith   s ig n i f ica n ce   lev el  o f     = 0 . 05 .   T h e  b o x p lo ts   in   Fi g u r e   5   s h o w  th e  d is tr ib u tio n   o f   t h e  r es u lt s   o b tain ed   b y   T - P SO,  S - P SO a n d   A - P SO.  I t  ca n   b e  s ee n   t h at  T - P SO  a n d   S - P SO  h av e   lo w er   an d   s m aller   b o x p lo t  co m p ar ed   to   A - PS O.   T h is   in d icate   b etter   an d   m o r e  s tab le  p er f o r m an ce .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 1 1   –   1 6 1 9   1616   T ab le  1 .   C E C 2 0 1 4 ’ s   B en ch m a r k   Fu n ctio n s     F u n c t i o n   I D   F u n c t i o n   I d e a l   F i t n e ss   U n i mo d a l   F u n c t i o n   f1   R o t a t e d   H i g h   C o n d i t i o n e d   El l i p t i c   F u n c t i o n   1 0 0   f2   R o t a t e d   B e n t   C i g a r   F u n c t i o n   2 0 0   f3   R o t a t e d   D i s c u s   F u n c t i o n   3 0 0   S i mp l e   M u l t i mo d a l   F u n c t i o n   f4   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   R o se n b r o c k ’ s F u n c t i o n   4 0 0   f5   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   A c k l e y ’ s  F u n c t i o n   5 0 0   f6   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   W e i e r st r a ss F u n c t i o n   6 0 0   f7   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   G r i e w a n k ’ s F u n c t i o n   7 0 0   f8   S h i f t e d   R a st r i g i n ’ s F u n c t i o n   8 0 0   f9   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   R a st r i g i n ’ s F u n c t i o n   9 0 0   f 1 0   S h i f t e d   S c h w e f e l ’ s F u n c t i o n   1 0 0 0   f 1 1   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   S c h w e f e l ’ s F u n c t i o n   1 1 0 0   f 1 2   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   K a t su u r a   F u n c t i o n   1 2 0 0   f 1 3   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   H a p p y C a t   F u n c t i o n   1 3 0 0   f 1 4   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   H G B a t   F u n c t i o n   1 4 0 0   f 1 5   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   Ex p a n d e d   G r i e w a n k ’ s  p l u s  R o se n b r o c k ’ s F u n c t i o n   1 5 0 0   f 1 6   S h i f t e d   a n d   R o t a t e d   Ex p a n d e d   S c a f f e r ’ s F 6   F u n c t i o n   1 6 0 0   H y b r i d   F u n c t i o n   f 1 7   H y b r i d   F u n c t i o n   1   ( N = 3 )   1 7 0 0   f 1 8   H y b r i d   F u n c t i o n   2   ( N = 3 )   1 8 0 0   f 1 9   H y b r i d   F u n c t i o n   3   ( N = 4 )   1 9 0 0   f 2 0   H y b r i d   F u n c t i o n   4   ( N = 4 )   2 0 0 0   f 2 1   H y b r i d   F u n c t i o n   5   ( N = 5 )   2 1 0 0   f 2 2   H y b r i d   F u n c t i o n   6   ( N = 5 )   2 2 0 0   C o mp o si t e   F u n c t i o n   f 2 3   C o mp o si t i o n   F u n c t i o n   1   ( N = 5 )   2 3 0 0   f 2 4   C o mp o si t i o n   F u n c t i o n   2   ( N = 3 )   2 4 0 0   f 2 5   C o mp o si t i o n   F u n c t i o n   3   ( N = 3 )   2 5 0 0   f 2 6   C o mp o si t i o n   F u n c t i o n   4   ( N = 5 )   2 6 0 0   f 2 7   C o mp o si t i o n   F u n c t i o n   5   ( N = 5 )   2 7 0 0   f 2 8   C o mp o si t i o n   F u n c t i o n   6   ( N = 5 )   2 8 0 0   f 2 9   C o mp o si t i o n   F u n c t i o n   7   ( N = 3 )   2 9 0 0   f 3 0   C o mp o si t i o n   F u n c t i o n   8   ( N = 3 )   3 0 0 0   S e a r c h   R a n g e :   [ - 1 0 0 ,   1 0 0 ] D       T ab le  2 .     A lg o r ith m s ’   Av er ag ed   P er f o r m an ce   F u n c t i o n   I D   T - PSO   S - PSO   A - P S O   f1   1 . 8 8 1 1 E+ 0 7   2 . 3 3 1 7 E+ 0 7   9 . 6 7 8 0 E+ 1 0   f2   2 . 5 5 3 9 E+ 0 4   1 . 6 1 7 1 E+ 0 6   7 . 1 5 6 3 E+ 1 1   f3   2 . 4 3 4 9 E+ 0 4   2 . 0 2 2 8 E+ 0 4   2 . 5 8 4 7 E+ 1 0   f4   6 . 2 6 8 0 E+ 0 2   6 . 4 0 0 6 E+ 0 2   8 . 5 6 0 6 E+ 0 5   f5   5 . 2 1 1 1 E+ 0 2   5 . 2 1 0 9 E+ 0 2   5 . 2 1 9 7 E+ 0 2   f6   6 . 2 8 5 7 E+ 0 2   6 . 2 9 9 4 E+ 0 2   7 . 1 4 9 0 E+ 0 2   f7   7 . 0 0 0 1 E+ 0 2   7 . 0 0 0 1 E+ 0 2   7 . 7 2 1 1 E+ 0 3   f8   8 . 5 7 6 3 E+ 0 2   8 . 6 1 7 6 E+ 0 2   2 . 3 3 0 8 E+ 0 3   f9   1 . 0 3 6 0 E+ 0 3   1 . 0 5 0 6 E+ 0 3   3 . 1 9 1 2 E+ 0 3   f 1 0   2 . 6 2 7 6 E+ 0 3   2 . 5 9 2 7 E+ 0 3   2 . 5 2 7 7 E+ 0 4   f 1 1   7 . 2 5 9 2 E+ 0 3   8 . 0 3 6 2 E+ 0 3   2 . 5 1 0 6 E+ 0 4   f 1 2   1 . 2 0 2 8 E+ 0 3   1 . 2 0 2 8 E+ 0 3   1 . 2 2 5 5 E+ 0 3   f 1 3   1 . 3 0 0 6 E+ 0 3   1 . 3 0 0 6 E+ 0 3   1 . 3 2 4 5 E+ 0 3   f 1 4   1 . 4 0 0 6 E+ 0 3   1 . 4 0 0 6 E+ 0 3   3 . 2 0 7 6 E+ 0 3   f 1 5   1 . 5 2 2 8 E+ 0 3   1 . 5 2 0 2 E+ 0 3   1 . 9 2 2 4 E+ 1 0   f 1 6   1 . 6 2 1 6 E+ 0 3   1 . 6 2 1 7 E+ 0 3   1 . 6 2 6 0 E+ 0 3   f 1 7   2 . 8 2 8 0 E+ 0 6   2 . 7 3 8 9 E+ 0 6   4 . 6 5 0 0 E+ 1 0   f 1 8   2 . 0 5 7 3 E+ 0 4   2 . 6 9 7 6 E+ 0 3   1 . 4 9 6 4 E+ 1 1   f 1 9   1 . 9 6 4 7 E+ 0 3   1 . 9 6 8 2 E+ 0 3   1 . 0 6 9 4 E+ 0 5   f 2 0   1 . 1 5 0 7 E+ 0 4   1 . 2 2 4 6 E+ 0 4   5 . 6 0 3 9 E+ 1 0   f 2 1   1 . 4 9 8 1 E+ 0 6   1 . 8 5 0 8 E+ 0 6   3 . 0 6 6 2 E+ 1 0   f 2 2   3 . 0 3 7 3 E+ 0 3   3 . 1 2 1 5 E+ 0 3   2 . 1 1 2 1 E+ 0 9   f 2 3   2 . 6 4 8 2 E+ 0 3   2 . 6 4 8 1 E+ 0 3   2 . 4 2 7 7 E+ 0 4   f 2 4   2 . 6 7 5 9 E+ 0 3   2 . 6 7 6 3 E+ 0 3   1 . 7 3 3 9 E+ 0 4   f 2 5   2 . 7 2 1 3 E+ 0 3   2 . 7 2 1 8 E+ 0 3   1 . 0 1 3 8 E+ 0 4   f 2 6   2 . 7 7 3 4 E+ 0 3   2 . 7 7 1 4 E+ 0 3   1 . 2 5 7 7 E+ 0 4   f 2 7   3 . 7 4 2 1 E+ 0 3   3 . 7 3 1 2 E+ 0 3   9 . 8 3 8 5 E+ 0 4   f 2 8   5 . 0 0 4 4 E+ 0 3   5 . 3 7 4 7 E+ 0 3   8 . 7 6 2 6 E+ 0 4   f 2 9   7 . 3 0 8 3 E+ 0 6   1 . 1 6 6 5 E+ 0 7   6 . 1 1 6 2 E+ 1 0   f 3 0   3 . 9 6 2 7 E+ 0 4   3 . 9 5 3 9 E+ 0 4   1 . 4 7 5 8 E+ 0 9         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Tr a n s itio n a l P a r ticle  S w a r m  Op timiz a tio n   ( N o r   A z lin a   A b   A z iz )   1617   T ab le  3 .     Frie d m an ’   Av er ag e  R an k   A l g o r i t h m   A v e r a g e   R a n k   T - PSO   1. 4   S - PSO   1 . 6   A - P S O   3       T ab le  4 .     Ho lm   P o s th o c  P r o ce d u r e   A l g o r i t h m   P   H o l m   T - PSO   v s  A - P S O   0   0 . 0 1 6 6 6 7   S - PSO   v s  A - PSO   0   0 . 0 2 5   T - P S O   v s S - PSO   0 . 4 3 8 5 7 8   0 . 0 5         Fig u r e  5 .     Qu alit y   o f   R e s u lts       5.   CO NCLU SI O N     T - P SO  is   p r o p o s ed   in   t h is   wo r k .   T - P SO  atte m p ts   to   i m p r o v e  P SO  v ia  it s   iter atio n   s tr ateg y .   T h e   C E C 2 0 1 4   s in g le  o b j ec tiv e  tes t  s u ite  is   u s ed   h er e.   Fro m   th e   ex p er i m e n t  co n d u cted ,   T - P SO’ s   p er f o r m a n ce   i s   r an k ed   t h e  b est.  T h i s   p r o v es  t h at  iter atio n   s tr ateg y   d o es  i n f l u en ce   th e   p er f o r m a n ce   o f   P SO.  Ma n ip u latio n   o f   th e  iter atio n   s tr ateg y   is   ab le  to   i m p r o v e  th e  p er f o r m a n ce   o f   P SO.  Ho w ev er ,   m o r e  w o r k s   n ee d   to   b e  c o n d u cted   to   f u ll y   u n d er s ta n d   th e  p o te n tial  o f   iter atio n   s tr ateg y   in   i m p r o v i n g   P SO.  I s s u es  s u c h   as,  w h ic h   s ta r ti n g   s tr ateg y   is   t h e  b est an d   h o w   to   s elec t th e  o p ti m a l v al u e  o f   S   n ee d   to   b e  f u r th er   e x p lo r ed .       ACK NO WL E D G E M E NT S     T h is   r esear ch   is   f u n d ed   b y   t h e  M u lti m ed ia  Un i v er s i t y ’ s   Min i   F u n d   ( MM UI /1 5 0 0 7 6 ) ,   an d   U M -   P o s tg r ad u ate  R esear c h   Gr an t ( P G0 9 7 - 2 0 1 3 A ) .       RE F E R E NC E S   [1 ]   A .   P .   E n g e lb re c h t,   “ P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n :  Itera ti o n   S trate g ies   Re v isit e d , ”   in   BR IC S   Co n g re ss   o n   Co mp u t a ti o n a l  I n telli g e n c e   a n d   1 1 th   Bra zili a n   C o n g re ss   o n   Co mp u ta ti o n a l  I n telli g e n c e ,   p p .   1 1 9 – 1 2 3 ,  2 0 1 3 .   [2 ]   J.  R .  V i lela ,   e t  a l . ,   “ A   P e rf o rm a n c e   S tu d y   o n   S y n c h ro n icit y   a n d   Ne ig h b o r h o o d   S ize   in   P a rti c le  S w a rm   Op ti m iza ti o n , ”   S o ft   Co m p u t . ,   v o l .   1 7 ,   p p .   1 0 1 9 – 1 0 3 0 ,   2 0 1 3 .   [3 ]   B.   I.   Ko h ,   e t  a l . ,   “ P a ra ll e l  A s y n c h ro n o u s  P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n . , ”   In t.   J .   N u me r.  M e th o d s  En g . ,   v o l /i ss u e :   67 ( 4 ) ,   p p .   5 7 8 – 5 9 5 ,   2 0 0 6 .   [4 ]   G .   V e n ter  a n d   J.  S .  S o b ies k i,   “ A  P a ra ll e l  P a rti c le  S w a r m   Op ti m i z a ti o n   A lg o rit h m   Ac c e ler a ted   b y   As y n c h ro n o u s  Ev a lu a ti o n s,” i n   W o rld   Co n g re ss e s o f  S tr u c tu ra l   a n d   M u lt id isc ip li n a ry   Op ti miz a ti o n ,   p p .   1 – 10 ,  2 0 0 5 .   [5 ]   S .   B.   Ak a t  a n d   V .   G a z i,   “ D e c e n tralize d   A s y n c h ro n o u s  P a rti c le  S w a r m   Op ti m iza ti o n , ”   in   IEE E  S w a rm   In telli g e n c e   0 1 2 x   1 0 11   T - P S O S - P S O A - P S O f1 0 5 10 x   1 0 11   T - P S O S - P S O A - P S O f2 0 2 4 x   1 0 10   T - P S O S - P S O A - P S O f3 0 1 2 x   1 0 6   T - P S O S - P S O A - P S O f4 520 521 522   T - P S O S - P S O A - P S O f5 600 700 800   T - P S O S - P S O A - P S O f6 0 5000 10000   T - P S O S - P S O A - P S O f7 0 2000 4000   T - P S O S - P S O A - P S O f8 0 2000 4000   T - P S O S - P S O A - P S O f9 0 2 4 x   1 0 4   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 0 0 2 4 x   1 0 4   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 1 1200 1220 1240   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 2 1300 1320 1340   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 3 0 2000 4000   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 4 0 2 4 x   1 0 10   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 5 1610 1620 1630   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 6 0 5 10 x   1 0 10   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 7 0 1 2 x   1 0 11   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 8 0 2 4 x   1 0 5   T - P S O S - P S O A - P S O f 1 9 0 5 10 x   1 0 10   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 0 0 5 x   1 0 10   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 1 0 5 10 x   1 0 9   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 2 0 5 x   1 0 4   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 3 0 2 4 x   1 0 4   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 4 0 1 2 x   1 0 4   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 5 0 1 2 x   1 0 4   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 6 0 1 2 x   1 0 5   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 7 0 1 2 x   1 0 5   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 8 0 1 2 x   1 0 11   T - P S O S - P S O A - P S O f 2 9 0 2 4 x   1 0 9   T - P S O S - P S O A - P S O f 3 0 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 6 1 1   –   1 6 1 9   1618   S y mp o si u m ,   p p .   1 – 8 ,  2 0 0 8 .   [6 ]   Y.  S h i  a n d   R.   Eb e rh a rt ,   “ A   M o d if ied   P a rti c le  S w a rm   Op ti m iz e r, ”   in   IEE E  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Evo lu ti o n a ry   Co mp u t a ti o n ,   p p .   6 9 – 73 ,  1 9 9 8 .   [7 ]   M .   Cl e rc ,   “ S tan d a rd   P a rt icle   S w a rm   Op ti m isa ti o n , ”   2 0 1 2 .   [8 ]   M .   Clerc   a n d   J.  Ke n n e d y ,   “ T h e   P a rti c le  S w a r m   -   Ex p lo sio n ,   S ta b il it y ,   a n d   Co n v e rg e n c e   in   a   M u lt id im e n sio n a l  Co m p lex   S p a c e , ”   IEE E  T ra n s.   Evo l.   C o mp u t. ,   v o l /i ss u e :   6 ( 1 ) ,   p p .   5 8 – 7 3 ,   2 0 0 2 .   [9 ]   K.  J.  Bin k le y   a n d   M .   Ha g i w a r a ,   “ Ba lan c in g   Ex p lo it a ti o n   a n d   Ex p lo ra ti o n   in   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iza ti o n :   V e lo c it y - b a se d   Re in it ializa ti o n , ”   T ra n s.  J a p a n e se   S o c .   Arti f.   In tell . ,   v o l /i ss u e :   23 ( 1 ) ,   p p .   2 7 – 3 5 ,   2 0 0 8 .   [1 0 ]   J .   G u o   a n d   S .   T a n g ,   “ A n   Im p ro v e d   P a rt icle   S w a r m   Op ti m i z a ti o n   w it h   Re - i n it ializa ti o n   M e c h a n ism , ”   in   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   I n tel li g e n t  H u ma n - M a c h in e   S y ste ms   a n d   Cy b e rn e ti c s ,   p p .   4 3 7 – 4 4 1 ,  2 0 0 9 .   [1 1 ]   S .   Ch e n g ,   e t  a l. ,   “ P ro m o ti n g   Div e rsit y   in   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n   to   S o lv e   M u lt im o d a l  P ro b le m s,”  in   Ne u ra l  In fo rm a t io n   Pro c e ss in g :  1 8 th   In t e rn a ti o n a l  Co n fer e n c e ,   ICONIP  2 0 1 1 ,   S h a n g h a i ,   Ch in a ,   No v e mb e r  1 3 - 1 7 ,   2 0 1 1 ,   Pro c e e d in g s,  P a rt  II ,   v o l.   7 0 6 3   L NCS,   n o .   6 0 9 7 5 0 8 0 ,   B. - L .   L u ,   L .   Zh a n g ,   a n d   J.  K w o k ,   Ed s.  Be r li n ,   He id e lb e rg :   S p rin g e r  Be rli n   He id e lb e rg ,   p p .   2 2 8 – 2 3 7 ,  2 0 1 1 .   [1 2 ]   K.  K.  Bu d h ra ja,  e t  a l. ,   “ Ex p l o ra ti o n   E n h a n c e d   P a rt icle   S w a r m   Op ti m iz a ti o n   u si n g   G u id e d   Re - In it ia li z a ti o n , ”   A d v .   In tell.   S y st.  Co m p u t . ,   v o l / issu e :   2 ( 02 ) ,   p p .   2 7 7 – 2 8 8 ,   2 0 1 3 .   [1 3 ]   L .   Ha n   a n d   X .   He ,   “ A  No v e l  Op p o sit io n - Ba se d   P a rti c le  S w a r m   Op ti m i z a ti o n   f o r  No is y   P ro b lem s,”  in   T h ird   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   N a tu ra l  Co m p u t a ti o n ,   p p .   6 2 4 – 6 2 9 ,  2 0 0 7 .   [1 4 ]   J.  Ke n n e d y ,   “ S tere o t y p in g :  I m p ro v in g   p a rti c le  sw a r m   p e rf o r m a n c e   w it h   c lu ste r  a n a l y sis,”   in   Co n g re ss   o n   Evo lu ti o n a ry   Co mp u t a ti o n ,   p p .   1 5 0 7 – 1 5 1 2 ,  2 0 0 0 .   [1 5 ]   K.  P re m a lath a   a n d   A .   M .   Na tara j a n ,   “ Hy b rid   P S O  a n d   GA   f o r  G l o b a l  M a x im iza ti o n , ”   In t.   J .   Op e n   Pro b l.   C o mp t .   M a th ,   v o l / issu e :   2 ( 4 ) ,   p p .   5 9 7 – 6 0 8 ,   2 0 0 9 .   [1 6 ]   S .   Yu ,   e t  a l. ,   “ A  H y b rid   P a rti c le  S wa r m   Op ti m iz a ti o n   A lg o rit h m   b a se d   o n   S p a c e   T ra n s f o rm a ti o n   S e a rc h   a n d   A  M o d if ied   V e lo c it y   M o d e l, ”   I n t.   J .   Nu me r.  An a l.   M o d e l. ,   v o l /i ss u e :   9 ( 2 ) ,   p p .   3 7 1 – 3 7 7 ,   2 0 1 2 .   [1 7 ]   R.   Eb e rh a rt  a n d   Y.  S h i ,   “ Co m p a r in g   In e rti a   W e i g h ts  a n d   Co n strict io n   F a c to rs  in   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iza ti o n , ”   in   Co n g re ss   o n   Evo lu ti o n a ry   Co m p u ta ti o n ,   p p .   8 4 – 88 ,  2 0 0 0 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS         M s  No r  A z li n a   A b   A z iz  is  a   lec tu re r  i n   t h e   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y   a t   M u lt im e d ia  Un iv e rsit y ,   M e la k a .   S h e   is  in tere ste d   in   th e   f ield   o f   so f t  c o m p u ti n g   a n d   it s   a p p li c a ti o n   i n   e n g in e e rin g   p r o b l e m s.  M o re   sp e c if ica ll y ,   h e r  f o c u s  is  in   th e   a re a   o f   sw a r m   in telli g e n c e   a n d   n a tu re   i n sp ire d   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m .         A s so c iate   P r o f e ss o r  Dr.  Zu w a iri e   Ib ra h im   o b tai n e d   a   B . En g   (M e c h a tro n ics )  a n d   M . E n g   (El e c tri c a l)  f ro m   Un iv e rsiti   Tek n o lo g i  M a lay sia ,   a n d   P h . D  i n   El e c tri c a l  En g in e e rin g   f ro m   M e ij i  Un iv e rsit y ,   Ja p a n .   He   is   c u rre n tl y   A s so c iate   P r o f e ss o r  o f   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a lay s ia  P a h a n g .   His  re se a rc h   in tere sts  a re   o n   Co m p u tatio n a l   In telli g e n c e ,   A rti f i c ial  In telli g e n c e ,   M o lec u lar  a n d   DN A   Co m p u ti n g ,   M a c h in e   V isio n   a n d   A u to m a ted   V isu a l   In sp e c ti o n .   He   h a s  su p e rv ise d   7   p o stg ra d u a te  stu d e n ts  a n d   c u rre n t ly   su p e rv isin g   6   P h D  a n d   2   M a ste r  stu d e n ts.   He   h a s  re c e iv e d   v a rio u s  f u n d in g   f ro m   b o th   lo c a l  a n d   in tern a ti o n a l  b o d ies ,   a s  we ll   a s  h o l d in g   3   p a ten ts.   He   h a s  p u b li sh e d   a rti c les   in   2   b o o k s,  7 6   jo u r n a l  a rti c les   a n d   m a n y   c o n f e re n c e   p ro c e e d in g s.  He   is  a lso   in v o lv e d   in   c o n s u lt a ti o n s,  t h e   e d it o rial  b o a rd   o f   lo c a l  a n d   in tern a ti o n a l  jo u r n a ls  a n d   h a s  re v iew e d   m a n y   tec h n ica l  p a p e rs.  He   re c e iv e d   a w a rd s  o f   th e   Be st  In stru m e n tatio n   P a p e r  Aw a rd   in   In tern a ti o n a l  Co n f e re n c e   o n   Co n tr o l,   In str u m e n tatio n ,   a n d   M e c h a tro n ics   En g in e e ri n g   2 0 0 7 ,   S e s sio n   Be st  P re se n tatio n   Aw a rd   in   Jo i n t  2 n d   In tern a ti o n a l  C o n f e re n c e   o n   S o f t  Co m p u ti n g   a n d   In telli g e n t  S y ste m s  a n d   5 th   In tern a ti o n a l  S y m p o siu m   o n   A d v a n c e d   In telli g e n t  S y ste m s  2 0 0 4   a n d   S t u d e n t  p a p e r  a w a rd   in   th e   IEE E  In ter n a ti o n a l  S y m p o siu m   o n   In d u strial  El e c tro n ics   2 0 0 4 .   He   h a s  a lso   w o n   se v e ra l  m e d a ls   in   v a rio u s  re se a rc h   e x h ib it io n s  a n d   h a s  b e e n   i n v it e d   to   g iv e   lec tu re s  a n d   tu t o r ials  in   h is  re se a rc h   f ield s.  He   is  a   m e m b e r  o f   IEE E,   BEM   a n d   m S ET .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Tr a n s itio n a l P a r ticle  S w a r m  Op timiz a tio n   ( N o r   A z lin a   A b   A z iz )   1619       Dr  M a riza n   M u b i n   g ra d u a te d   w it h   a n   h o n o rs  d e g re e   in   tele c o m m u n ica ti o n   e n g in e e rin g ,   f ro m   Un iv e rsit y   o f   M a la y a   in   2 0 0 0   a n d   sh e   h a d   c o n ti n u e d   h e r   p o st - g ra d u a te  stu d ies   in   Un iv e rsity   o f  Ne w c a stle  Up o n   Ty n e ,   UK   (th e   M S c   in   c o m m u n ica ti o n   a n d   sig n a l  p ro c e ss in g ).   In   2 0 0 3 ,   sh e   w a s  a wa rd e d   a   sc h o lars h ip   b y   Ja p a n   In tern a ti o n a l  Co o p e ra ti o n   A g e n c y   (JIC A )  to   p u rsu e   a   d o c to ra l   d e g re e   in   T o k a i  Un iv e rsit y ,   Ja p a n .   S h e   is   c u rre n tl y   a tt a c h e d   to   th e   De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f  M a la y a   a s  a   se n io r  lec tu re r.   He r   m a i n   re se a rc h   in tere st  is   in   n o n - li n e a r  c o n tr o l  sy ste m s.       Dr  S o p h a n   W a h y u d i  Na w a w i   jo in e d   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a la y s ia  sin c e   1 9 9 9 .   He   re c e iv e d   h is  P h D  d e g re e   f ro m   th e   Un iv e rsi ti   T e k n o lo g i  M a lay sia   in   2 0 1 0 .   I n   2 0 0 6 ,   h e   c o ll a b o ra tes   w it h   c o n tro l  re se a rc h   g ro u p   a t  Ho n g   Ko n g   Un iv e rsit y   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   a s   a   re se a r c h   sc h o lar  a n d   a tt a c h e d   t o   HK US T   sp in   o f f   c o m p a n y   G o o g o l  Tec h n o l o g y   ( HK )  lt d .   He   wa s   p ro m o ted   to   a   se n io r   lec tu re r  in   2 0 1 0 .     M s  No r  Hid a y a ti   A b d u l  A z iz  g ra d u a ted   f ro m   M u lt ime d ia  Un iv e rsit y   in   2 0 0 2   in   El e c tro n ics   En g in e e rin g   m a jo rin g   in   Co m p u ter,  a n d   c o m p lete d   h e r  M a ste r’s  De g re e   o f   En g in e e rin g   a t  Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   i n   2 0 0 5 .   S h e   w o rk e d   i n   T e lek o m   M a la y s ia  Be rh a d   a s  a   f ield   e n g in e e r  f o r  4   y e a rs  i m m e d iate l y   a f t e r  g r a d u a ti o n ,   a n d   t h e n   jo in e d   M u lt im e d ia  Un iv e rsit y   a s  a   lec tu re r  a f t e r  f in ish in g   h e r  M a st e r' s  D e g re e .   S h e   is  c u rre n tl y   p u rsu in g   h e r  P h D   p a rt - t im e   a t   Un iv e rsiti   M a lay si a   P a h a n g   in   Co m p u tatio n a l   In te ll ig e n c e .   A t  th e   m o m e n t,   sh e   is  se rv in g   M u lt im e d ia Un iv e rsity   a t  th e   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   M e lak a   c a m p u s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.