• Verkeerd document? Gratis ruilen
  • Geschreven door studenten die geslaagd zijn
  • Direct beschikbaar na je betaling
  • Online lezen of als PDF
Verkopen
Kies je studieland
Kies je taal
Document preview thumbnail
Voorbeeld 2 van de 10 pagina's
Essay

Essay Computer Science

Document preview thumbnail
Voorbeeld 2 van de 10 pagina's

In-depth University Experimental Study: Optimising Logistics Demand Prediction with Adaptive Particle Swarm Optimisation This comprehensive report, submitted for the CS3CI Computational Intelligence module at Aston University, presents an experimental study on optimising logistics demand prediction using Particle Swarm Optimisation (PSO). It features a detailed comparison between a baseline PSO algorithm and a novel adaptive PSO approach for real-world forecasting challenges. This report is an excellent resource for students studying Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, or Computational Intelligence. It provides: A thorough literature review on relevant algorithms. Detailed explanation of the proposed solution, including both baseline and novel adaptive PSO methodologies. Insights into implementation details and experimental setup. Rigorous experimental results and their in-depth analysis. Discussion on performance metrics (MAE), generalisation, and the critical issue of overfitting in optimisation models. A clear example of how to conduct and report on an experimental study in a university computing context. Key Learning Outcomes: Understand the application of meta-heuristic optimisation algorithms (PSO) to real-world problems like demand forecasting. Learn about adaptive strategies in PSO and their impact on exploration-exploitation balance. Gain insights into designing and evaluating computational experiments. See a strong example of academic reporting for a technical assessment, including critical analysis of model limitations (e.g., overfitting).

Voorbeeld van de inhoud

Optimising Logistics Demand
Prediction Using Adaptive Particle
Swarm Optimisation
Module Title: Computational Intelligence

Module Code: CS3CI

Assessment: Experimental Study

​
​



Student name: Priscilla Asamoah

Student Number: 230168011

Submission Date: 12th December 2025

Word count: 1,947

​
​
​
​
​
​
​
​
​
​
​

, ​
​
​
​
​



Table of contents:

1.0 Introduction

2.0 Literature review and comparison of algorithms

3.0 Proposed solution

3.1 The baseline solution

3.2 The novel solution

3.3. Implementation details

4.0 Experimental Results

5.0 Analysis of Experimental Results

5.1 Performance on Training Data

5.2 Generalization and Robustness

6.0 Conclusion

7.0 References

​
​
​
​
​

Documentinformatie

Studie
Onbekend
Geüpload op
15 december 2025
Aantal pagina's
10
Geschreven in
2025/2026
Type
Essay
Docent(en)
Onbekend
Cijfer
A
$26.12

Verkeerd document? Gratis ruilen Binnen 14 dagen na aankoop en voor het downloaden kun je een ander document kiezen. Je kunt het bedrag gewoon opnieuw besteden.
Geschreven door studenten die geslaagd zijn
Direct beschikbaar na je betaling
Online lezen of als PDF

Verkocht
0
Volgers
0
Items
6
Laatst verkocht
-



Waarom studenten kiezen voor Stuvia

Gemaakt door medestudenten, geverifieerd door reviews

Kwaliteit die je kunt vertrouwen: geschreven door studenten die slaagden en beoordeeld door anderen die dit document gebruikten.

Niet tevreden? Kies een ander document

Geen zorgen! Je kunt voor hetzelfde geld direct een ander document kiezen dat beter past bij wat je zoekt.

Betaal zoals je wilt, start meteen met leren

Geen abonnement, geen verplichtingen. Betaal zoals je gewend bent via iDeal of creditcard en download je PDF-document meteen.

Student with book image

“Gekocht, gedownload en geslaagd. Zo makkelijk kan het dus zijn.”

Alisha Student

Bezig met je bronvermelding?

Maak nauwkeurige citaten in APA, MLA en Harvard met onze gratis bronnengenerator.

Bezig met je bronvermelding?

Veelgestelde vragen