Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Collisions in Multiple Dimensions: Problem Solving01:06

Collisions in Multiple Dimensions: Problem Solving

4.3K
In multiple dimensions, the conservation of momentum applies in each direction independently. Hence, to solve collisions in multiple dimensions, we should write down the momentum conservation in each direction separately. To help understand collisions in multiple dimensions, consider an example.
A small car of mass 1,200 kg traveling east at 60 km/h collides at an intersection with a truck of mass 3,000 kg traveling due north at 40 km/h. The two vehicles are locked together. What is the...
4.3K
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving01:29

Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving

100
Mechanistic models play a crucial role in algorithms for numerical problem-solving, particularly in nonlinear mixed effects modeling (NMEM). These models aim to minimize specific objective functions by evaluating various parameter estimates, leading to the development of systematic algorithms. In some cases, linearization techniques approximate the model using linear equations.
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
100
Three-Dimensional Force System:Problem Solving01:30

Three-Dimensional Force System:Problem Solving

854
A three-dimensional force system refers to a scenario in which three forces act simultaneously in three different directions. This type of problem is commonly encountered in physics and engineering, where it is necessary to calculate the resultant force on the system, which can then be used to predict or analyze the behavior of the object or structure under consideration.
To solve a three-dimensional force system, first resolve each force into its respective scalar components. Do this using...
854
Principle of Moments: Problem Solving01:30

Principle of Moments: Problem Solving

928
The principle of moments is a fundamental concept in physics and engineering. It refers to the balancing of forces and moments around a point or axis, also known as the pivot. This principle is used in many real-life scenarios, including construction, sports, and daily activities like opening doors and pushing objects.
One such scenario involves a pole placed in a three-dimensional system with a cable attached. When a tension is applied to the cable, the moment about the z-axis passing through...
928

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

N-myristoylation-mediated shuttling of TaMP from plasma membrane to chloroplasts increases wheat susceptibility to rust fungi.

Nature plants·2026
Same author

Genome wide association analysis for saline-alkaline stress tolerance during the soybean germination stage.

Frontiers in plant science·2026
Same author

Letter to the editor:Comment on"Joint association of triglyceride-glucose index and body roundness index for sarcopenia risk: A national cohort study".

Clinical nutrition ESPEN·2026
Same author

Identification of a novel Fusarium head blight resistance locus Fhb.Er-1StL from Elymus repens introgressed into wheat.

Journal of experimental botany·2026
Same author

The Fusarium graminearum secreted protein FgARG3 promotes infection by manipulating plant polyamine metabolism.

Plant physiology and biochemistry : PPB·2026
Same author

Differential gene expression to heat stress drives thermotolerance, pathogenicity, and reproduction in Fusarium head blight pathogens: from transcriptomic profiling to functional validation.

BMC plant biology·2026

Video Experimental Relacionado

Updated: Sep 10, 2025

The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior
06:48

The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior

Published on: January 19, 2019

9.5K

Refinar los comportamientos de enjambre con estrategias de interacción entre humanos y enjambres: un algoritmo de

Yong Deng1,2, Yazhou Zhang3,4, Xianming Shi5,6

  • 1School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, Guangdong, China.

Scientific reports
|August 25, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Las estrategias de interacción entre humanos y enjambres (HSI) mejoran los algoritmos de inteligencia de enjambre (SI) de inspiración biológica como el algoritmo de mono (MA). Este enfoque mejora la precisión y la eficiencia de la optimización en problemas complejos.

Palabras clave:
Inteligencia artificialInteracción entre humanos y enjambresAlgoritmo del monoOptimización multidimensionalInteligencia de enjambre

Más Videos Relacionados

SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware
08:13

SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware

Published on: December 25, 2017

8.3K
Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm
11:53

Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm

Published on: December 9, 2012

13.0K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Sep 10, 2025

The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior
06:48

The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior

Published on: January 19, 2019

9.5K
SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware
08:13

SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware

Published on: December 25, 2017

8.3K
Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm
11:53

Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm

Published on: December 9, 2012

13.0K

Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la computación
  • Inteligencia artificial
  • Algoritmos de optimización

Sus antecedentes:

  • Los algoritmos tradicionales de inteligencia de enjambre (SI), como el algoritmo de mono (MA), enfrentan limitaciones como la convergencia prematura y la ineficiencia computacional en espacios de búsqueda complejos.
  • Mejorar los algoritmos SI con inteligencia humana es una vía prometedora para mejorar su rendimiento y adaptabilidad.

Objetivo del estudio:

  • Introducir y evaluar estrategias de interacción entre humanos y enjambres (HSI) para aumentar los algoritmos de inteligencia de enjambres (SI) de inspiración biológica.
  • Abordar las limitaciones del algoritmo de mono tradicional (MA) mediante la integración de la inteligencia humana para una optimización mejorada.
  • Evaluar la eficacia de las estrategias HSI para mejorar la precisión, la estabilidad y la eficiencia en tareas de optimización complejas.

Principales métodos:

  • Se propusieron tres estrategias de integración de HSI: interacciones intermitentes, persistentes y de configuración de parámetros.
  • Se ha validado el MA mejorado por HSI (HSI-MA) utilizando siete funciones de referencia (una unimodal, seis multimodal) en siete dimensiones.
  • Evaluación del rendimiento de HSI-MA con respecto al MA original y a los cuatro algoritmos SI de referencia.
  • Evaluó HSI-MA en cinco problemas de diseño de ingeniería, comparándolo con 36 optimizadores de última generación.

Principales resultados:

  • HSI-MA demostró una precisión y estabilidad estadísticamente significativas (p < 0,05) superiores en comparación con los algoritmos MA y SI de referencia.
  • Logró un dominio del 85% en los casos de prueba de referencia y redujo las iteraciones en un orden de magnitud.
  • Superó a 36 optimizadores de última generación en el 70% de los escenarios de problemas de diseño de ingeniería.
  • Precisión y eficiencia mejoradas en aplicaciones prácticas.

Conclusiones:

  • Las estrategias de interacción entre humanos y enjambres (HSI, por sus siglas en inglés) mejoran eficazmente los algoritmos de inteligencia de enjambres (SI, por sus siglas en inglés) de inspiración biológica, particularmente el algoritmo de mono (MA, por sus siglas en inglés).
  • El marco HSI propuesto mejora la precisión de optimización, la estabilidad y la eficiencia computacional en problemas complejos y multidimensionales.
  • HSI ofrece un enfoque novedoso para integrar sistemáticamente la inteligencia humana en SI, preservando los fundamentos teóricos al tiempo que aumenta la adaptabilidad y el rendimiento.