## Estimasi Posisi Objek Menggunakan Particle Swarm Optimization dan K – Nearest Neighbour (PSO-KNN)
Faris Abdul Aziz, Reza Firsandaya Malik * , Aditya Putra P Prasteyo Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Indralaya, Indonesia
Email: rezafm@unsri.ac.id
Abstrak—  Saat  ini,  teknologi  estimasi  posisi  objek mengalami  perkembangan  signifikan,  dengan  adanya  teknik fingerprint sebagai metode estimasi posisi. Studi ini membahas estimasi  posisi  objek  di  dalam  ruangan  dengan  nilai  RSSI sebagai  indikator  dan  Access  Point  digunakan  sebagai parameter  penelitian.  Algoritma  yang  digunakan  untuk menentukan  RSS  Fingerprint  dalam  penelitian  ini  adalah Particle  Swarm  Optimization  dan  K-Nearest  Neighbour. Estimasi  Posisi  dilakukan  di  gedung  belajar  1  sampai  gedung belajar  4  di  jurusan  Sistem  Komputer,  Universitas  Sriwijaya. Hasil estimasi posisi didapatkan dengan membandingkan data latih dengan data pada saat pengujian.

## Kata Kunci— Estimasi Posisi, RSSI, RSS Fingerprint

## I. L ATAR B ELAKANG
Localization memiliki  berbagai  macam  sebutan  dari penamaannya,  salah  satu  penamaan  yang  paling  sering digunakan saat penelitian adalah estimasi posisi dan Location- Based  Service (LBS). Location-Based  Service merupakan sebuah  sistem  yang  memberikan  layanan  informasi  yang dapat diakses menggunakan mobile network . Location-Based Service juga  dapat  digunakan  melalui  sinyal wireless [1]. Estimasi posisi atau localization merupakan bagian dari kajian ubiquitous  computing .  Banyak  penelitian  yang  dilakukan untuk  estimasi  posisi  pada  penggunaan  jangkauan  sinyal pendek yang terdapat di dalam gedung[2].
Global  Positioning  System (GPS)  merupakan  teknologi yang umum dan sering digunakan. GPS adalah suatu sistem yang berfungsi untuk  mencari posisi dan lokasi suatu objek yang berada di dalam dan di luar ruangan. GPS dapat mencari suatu  posisi  objek  yang  berada  di  dalam  ruangan  sampai dengan 3 lapis bata atau dinding, namun tingkat akurasi yang akan  didapatkan  sangat  lemah  atau  kecil  karena  tidak tersedianya  sinyal[3].  Hal  inilah  yang  melatarbelakangi penelitian kali ini menggunakan jaringan yang ada di dalam ruangan. Location-Based Service memiliki beberapa metode, salah  satunya  adalah  fingerprint.  Dimana fingerprint dapat bekerja  lebih  maksimal  di  dalam  ruangan  dibandingankan dengan GPS[4].
Fingerprint merupakan  bagian  metode  dari Location Based  Service yang  memiliki  pendekatan Received  Signal Strength (RSS).  RSS  merupakan  pendekatan  untuk melakukan  positioning  dan  estimasi  posisi[5].  Namun  RSS memiliki  tingkat  pengaruh  kekuatan  sinyalnya  terhadap dinding atau rintangan penghalang masuknya sinyal di dalam ruangan, salah satu teknologi yang berdampak dari lemahnya
RSS di dalam ruangan adalah GPS. RSS didapatkan melalui WLAN yang ada didalam ruangan sebagai parameter teknik fingerprint [3].  Teknik fingerprint dikatakan  sebagai  metode yang  bagus  untuk  deteksi  di  dalam  ruangan,  namun  teknik fingerprint sendiri  ternyata  tidak  dapat  memberikan  akurasi yang cukup maksimal[6].
Teknik fingerprint terdiri dari dua fase, yaitu fase offline dan online .  Nilai  RSS  dari  beberapa  titik  referensi  yang didapatkan dari Access Point dikumpulkan ke dalam database dan radio map , fase ini disebut fase offline. Setelah dilakukan fase offline ,  dilakukan  penggunaan  algoritma  sebagai pencocokan  data  yang  telah  dikumpulkan  menggunakan teknik fingerprint , dan fase ini disebut fase online [3]. Untuk mendapatkan  Estimasi  Posisi  Objek  dengan  akurasi  yang maksimal,  dilakukan  looping  pada  data  yang  telah  ada. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)[6] sebagai algoritma untuk menentukan estimasi posisi objek di dalam ruangan.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Location-Based  Service merupakan  sebuah  sistem  yang memberikan  layanan  informasi  yang  dapat  diakses menggunakan mobile network. Location- Based Service juga dapat  digunakan  melalui  sinyal wireless . Location-Based Service dengan  penggunaan  sinyal wireless hanya  dapat dilakukan di tempat yang kecil atau indoor positioning saja, karena  setiap  sinyal wireless memiliki  jangkauan  areanya masing-masing  sesuai  dengan power dan  antena  yang digunakan. Global Posisitioning System (GPS) sangat tepat untuk  digunakan  pada Localiton-Based  Service di  halaman terbuka  atau outdoor  positioning .  GPS  dapat  menjangkau area yang luas, karena GPS menentukan letak dan koordinat sesuatu di bumi dengan menggunakan sinyal satelit, dimana sinyal satelit dapat mencakup area yang sangat luas bahkan semua yang ada di permukaan bumi.
Location-Based  Service pada Indoor  Positioning merupakan sistem yang memiliki posisi yang tepat dan teliti untuk  bangunan  yang  tertutup.  Bangunan  tertutup  atau Indoor  Positioning seperti  sekolah,  rumah  sakit,  tempat perbelanjaan,  bandara,  kampus,  dan  area  yang  memiliki lingkungan  yang  kecil  dan  tertutup.  Pada  teknik Indoor Positioning terdapat beberapa tantangan, seperti none line of sight (NLOS).  NLOS  dipengaruhi  oleh  beberapa  hal, misalnya  pergerakan  manusia,  dinding,  dan  benda-benda yang besar dan menutupi suatu ruangan. Benda-benda yang
besar  dan  menutupi  suatu  rungan  inilah  yang  membuat kekuatan  sinyal  melemah.  Gangguan  ini  yang  membuat kekuatan  sinyal  melemah  disebut multipath . Multipath sendiri  adalah  gangguan  yang  terjadi  akibat  sinyal  yang ditujukan  untuk  penerima  mengambil  jalur  yang  berbeda akibat pemantulan ke penghalang serperti dinding dan benda- benda  besar  lainnya. Multipath harus  ditangani  bila  ingin mendapatkan  hasil  dan  akurasi  yang  tinggi  pada  Indoor Positioning .
Pada  Estimasi  Posisi  Objek  pada  ruangan indoor ,  hal yang  paling  penting  adalah  WLAN  dimana  hardware  yang digunakan  adalah  Access  Point  dan  Mobile  Terminal. Wireless  Local  Area  Netowork (WLAN)  adalah  salah  satu cara  komunikasi  data  yang  tidak  menggunakan  kabel  yang harus  terhubung  ke  suatu device ,  melainkan  menggunakan gelombang radio sebagai media transmisinya. WLAN sendiri memiliki  strandarisasi  yaitu  IEEE  802.11.  Ada  banyak strandar  pada  pasar  IEEE,  diantaranya  802.11a,  802.11b, 802.11g, 802,11n, dan sebagainya. Namun strandar yang ada pasar yang diketahui adalah 802.11a, 802.11b, 802.11g.
Pada  Mobile  Terminal  sendiri  dapat  menggunakan Laptop  atau  PC.  Mobile  Terminal  sendiri  harus  terhubung dengan  WLAN  device  untuk  dapat  berkomunikasi  dengan Access Point. Arsitektur dari WLAN Estimasi Posisi Objek pada ruangan indoor dapat dilihat pada gambar 1. Titik-titik hitam menandakan titik referensi pada satu ruangan. Lokasi Mobile  Terminal akan  dihitung  dan  diukur  menggunakan software . Software tersebut  akan  memperkirakan  posisi Mobile Terminal berada berdasarkan WLAN, dimana isi dari informasi  WLAN  tersebut  seperti  MAC Access  Point dan RSS.

## Gambar 1. Arsitektur WLAN Estimasi Posisi Objek
Estimasi  Posisi  Objek  pada  ruangan indoor ,  dapat mengimplementasikan  3  teknik  yaitu  teknik trilateration , teknik triangulation ,  dan  teknik  Fingerprint.  Ketiga  teknik tersebut  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk mendapatkan nilai RSS dan menentukan posisi objek, namun ketiganya  memiliki  tingkat  akurasi  yang  berbeda.  Teknik trilateration dan triangulation memiliki  akurasi  yang  lebih rendah dibandingkan dengan teknik fingerprint dikarenakan faktor multipath pada suatu ruangan indoor .
Pada  penelitian  terdahulu[6],  penggunaan  metode Particle Swarm Optimization dapat mengurangi tingkat error
yang  didapatkan  pada  estimasi  posisi  objek  dengan  cara mengoptimalkan perhitungan posisi. Pada penelitian tersebut, penulis  menggunakan  metode  Kalman  Filter  dan Particle Swarm Optimization sebagai algoritma pengolah data untuk sistem estimasi  posisi objek di dalam ruangan dengan RSS sebagai  parameternya.  Hasil  dari  percobaanmenggunakan metode  Kalman  Filter  mendapatkan  error  sebesar  31,87%. Penulis menambahkan metode Particle Swarm Optimization setelah dilakukan pengolahan menggunakan metode Kalman Filter, dan didapatkan penurunan error menjadi 26,72%[6].
Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah  algoritma atau  pendekatan  berbasis  populasi  untuk  memecahkan masalah  pengoptimalan  global.  PSO  menghasilkan segerombolan partikel, setiap partikel  mengandung satu set parameter jaringan. Gerombolan partikel pada PSO ini akan mencari  titik  tujuan  yang  akan  dituju,  dimana  pada  proses PSO dibagi menjadi Pbest dan Gbest, yaitu personal best dan global best. Partikel akan mencari titik tujuan yang ditandai oleh personal best, namun jika partikel lain mendapati nilai global  best,  makan  pertikel  pada  personal  best  akan mengikuti  global  best.  Karena  global  best  merupakan  titik terdekat terhadap titik yang dituju. Proses ini akan berulang terus menerus yang dinamakan looping . Pada PSO, looping ditentukan  untuk  mendapati  hasil  yang  terbaik,  semakin banyak  looping  semakin  akurat  juga  hasilnya,  namun  akan memakan waktu yang lama[7]. Pada metode PSO, ada yang dinamakan  dengan Fitness  Function ,  dimana Fitness Function merupakan  suatu  jarak  terdekat  pada  titik  tujuan setelah  dilakukan  prosess  interaksi  looping  data. Fitness Function ditentukan  dengan  perhitungan  jarak  terdekat dengan  nilai  x  atau  gbest  yang  telah  didapatkan  ketika melakukan  sebuah  iterasi  pada  metode  PSO[8].  Untuk menentukan Fitness Function sendiri akan digunakan rumus Euclidean  Distance untuk  mendapatkan  jarak  antara fitness (x) dan Fitness Function [8].
K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  algoritma  untuk mengkasisfikasikan  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek. Titik pada sebuah ruangan  ditandai  dengan  c,  dekat  dan  jauhnya  jarak  objek biasanya  di  hitung  berdasarkan Euclidean  distance .  KNN dapat mengklasifikasi nilai berdasar yang ditentukan, dapat diklasifikasi  menjadi  nilai  terkecila  tau  terbesar.  Algoritma KNN memiliki konsistensi yang sangat kuat. Ketika jumlah data  mendekati  tak  hingga,  maka  algoritma  ini  menjamin error rate yang tidak lebih dari dua kali[9].
Algoritma  PSO-KNN  merupakan  algoritma  yang digunakan  pada  perancangan  ini,  dimana  kedua  algoritma tersebut dikombinasikan untuk mendapatkan hasil yang lebih optimal dibandingan hanya menggunakan salah satu metode tersebut.  PSO  berfungsi  untuk  melakukan  optimalisasi partikel  atau  data  dengan  cara  melakukan  looping  yang ditentukan  jumlahnya.  Setelah  looping  selesai,  algoritma KNN  akan  berfungsi  sebagai  klasifier  terhadap  data  yang telah dilooping pada PSO.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada bab ini akan membahas Estimasi Posisi Objek pada ruangan  indoor  yang  lebih  tepatnya  digedung  belajar  dan
teras gedung belajar dengan menggunakan teknik fingerprint. Gambar 2 adalah kerangka kerja penelitian yang dilakukan.

## Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Fase  pertama  adalah  perancangan  sistem  dengan membuat flowchart sistem yang dibagi menjadi 2 tahap, yaitu tahap offline dan online .  Pada  perancangan  ini, mobile terminal yang  digunakan  adalah  sebuah  laptop  untuk mendapatkan nilai RSS dari sinyal WLAN (gambar 3). Nilai RSS dicari dengan cara menggunakan teknik fingerprint pada reference  location atau  titik  referensi  yang  akan  disimpan kedalam  radio  map atau  database .  Gambar  3 menggambarkan alur proses pada tahap offline .
Gambar 3. Arsitektur Sistem WLAN-Estimasi Posisi Objek
Gambar 3. Alur Proses Tahap Offline
Setelah  database  dibuat,  proses  online  akan  dilakukan menggunakan model matematis, yaitu dengan menggunakan algoritma Particle  Swarm  Optimization dan K-Nearest Neighbor .  Gambar  4  menjelaskan  alur  proses  pada  tahap online. Particle Swarm Optimization adalah algoritma yang dijalankan terlebih dahulu pada tahap online . Proses diawali dengan  melakukan  inisialisasi  pada  parameter  dengan random  posisi(x)  dan  kecepatan(v).  Proses  dilanjutkan dengan  melakukan update pada  nilai  x  dan  v,  kemudian dilakukan  evaluasi  pada  jarak fitness  function untuk mendapatkan fitness dari  pbest  dan  gbest  melalui  update posisi dan kecepatan perpindahan data. Pada  penelitian ini, dilakukan  100  kali  iterasi.  Bila  belum  mencapai  100  kali iterasi,  akan  dilakukan  pengulangan  kembali  dengan memasukkan algoritma untuk mendapatkan update posisi dan kecepatan  guna  mendapatkan  nilai  pbest  dan  gbest.  Bila iterasi telah tercapai, maka akan mendapatkan best solution atau gbest[10].
Sementara  itu, K-Nearest  Neighbour melakukan klasifikasi  terhadap  tetangga  terdekat.  KNN  akan menentukan K parameter dengan membandingkan nilai data uji dan data latih. Prosess selanjutnya KNN akan melakukan pengurutan nilai pada K parameter dari jarak terdekat hingga jarak  terjauh.  Diakhiri  dengan  optimasi  nilai  menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization[10].  Hasil pengujian secara real  time ini  kemudian  akan diuji  dan  dianalisis sehingga dapat diperoleh kesimpulan dan saran perbaikan.
Gambar 4. Alur Proses Tahap Online

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  akan  membahas  pengelolahan  database, perhitungan  menggunakan  algoritma Particle  Swarm Optimization dan K-Nearest  Neighbor serta  analisis  dari sistem  estimasi  posisi  objek  dengan  algoritma  diatas.  Data training atau titik referensi yang digunakan sebanyak 80 yang diambil dari titik yang telah ditentukan dan menggunakan 6 Access  Point pada  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas Sriwijaya.
Pengujian  fase offline menggunakan  data  asumsi  yang ditentukan titik objek berada. Fase offline dilakukan dengan perhitungan  algoritma Particle  Swarm  Optimization dengan output berupa  grafik  pergerakan  data  atau  yang  disebut looping data . Gambar  5  merupakan  grafik  pergerakan  data pada saat proses looping dilakukan.
Gambar 5. Pergerakan Data saat Looping
Iterasi dilakukan sebanyak 100 kali. Sumbu y merupakan nilai dari data awal dan pergerakan atau pergeseran data. Dan sumbu  x  merupakan  jumlah  iterasi  yang  ditetapkan.  Dapat dilihat  pada  gambar  diatas,  garis  panjang  yang  bernilai  0 ditarik  sampai  iterasi  ke  100,  yang  artinya  pergerakan  data pada iterasi tersebut sudah stabil atau menemukan kecocokan data yang dimaksud. Pada dasarnya garis panjang 0 ke iterasi 100 itu tetap melakukan pergerakan, hanya saja pergeserannya sangat kecil, atau hampir tidak bergeser. Pada iterasi ke 100, nilai  yang  dihasilkan  terlihat  seragam,  karena  gbest  yang didapatkan  pada  proses  tersebut  dengan  titik  uji  yang ditentukan adalah -67, -78, -63, -77, -100, -72. Sehingga 80 data  yang  ada  di  dalam  database  menuju  ke  gbest  yang didapatkan  itu.  Namun  dalam  proses  untuk  menentukan estimasi  posisi  berada,  program  menentukan  dari  data  yang ada di dalam database yang sampai duluan ke nilai gbest yang didapatkan pada proses iterasi.
Setelah  dilakukan  prosess  seperti  diatas,  terdapat  error pada asumsi data atau data uji awal yang ditentukan dengan nilai  -70,  -80,  -60,  -70,  -97,  -80  dan  didapatkan  kecocokan data pada titik referensi -67, -78, -63, -77, -100, -72. Particle Swarm Optimization sendiri berfungsi sebagai pengoptimalan data,  sehingga  error  jarak  yang  didapatkan  sangat  kecil. Asumsi  data  dengan  nilai  -70,  -80,  -60,  -70,  -97,  -80 merupakan  nilai  fitness(x)  pertama  sebelum  dilakukan looping. Setelah dilakukan proses iterasi  sebanyak 100 kali, didapatkan  banyak fitness (x)  di  dalamnya,  namun fitness (x) selalu  update  untuk  mendapatkan  nilai  yang  lebih  baik sehingga  Fitness  Function  pada  proses  ini  adalah  titik referensi -67, -78, -63, -77, -100, -72.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  estimasi  posisi  objek secara real time.  Pada  penelitian  ini,  estimasi  posisi  objek dilakukan  sebanyak  100  kali  percobaan,  dimana  dilakukan sebanyak 5 kali percobaan pada setiap titik, dan jumlah titik yang  ada  pada  penelitian  ini  berjumlah  20  titik  referensi. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbour untuk mendapatkan nilai K sebanyak 5k parameter,  dengan  membandingkan  data  uji  dan  data  latih, setelah  di  dapatkan  nilai  K,  dilanjutkan  optimasi  nilai menggunakan  algoritma  Particle  Swarm  Optimization sebanyak  100  kali  iterasi  untuk  mendapatkan  hasil  estimasi posisi objek tersebut.
Langkah pertama untuk mendapatkan hasil estimasi posisi objek  adalah  dengan  mengambil  nilai  data  yang  terdeteksi pada program. Contoh dari data yang terdeteksi pada program dapat  dilihat  pada  gambar  6.  Pada  program  akan  terdeteksi seperti  nama  SSID  atau  nama  dari Access  Point yang terdeteksi  oleh  program,  mac  ssid  dari Access  Point yang terdeteksi, dan nilai atau kekuatan sinyal pada setiap Access
Point yang terdeteksi atau dapat disebut RSSI bersatuan –dBm (decibel milliwat).

## Gambar 6. Data yang Terdeteksi
Tabel 1 merupakan hasil estimasi yang dilakukan secara real time . Dimana pada pengujian tersebut mendapatkan nilai akurasi sebesar 60%, dimana terdapat 12 titik yang berhasil di  estimasi,  dan  8  titik  tidak  berhasil  di  dapatkan  estimasi posisinya.

## Tabel 1. Hasil Estimasi Posisi Objek
Ruangan Posisi Awal Posisi Estimasi GB 1 X= 14, Y=2 X= 14, Y=2 GB 1 X= 13, Y=2 X= 9, Y=3 GB 1 X= 14, Y=3 X= 14, Y=2 GB 1 X= 13, Y=3 X= 9, Y=3 GB 2 X= 10, Y=2 X= 10, Y=3 GB 2 X= 9, Y=2 X= 9, Y=3 GB 2 X= 10, Y=3 X= 10, Y=3 GB 2 X= 9, Y=3 X= 9, Y=3 GB 3 X= 6, Y=2 X= 9, Y=3 GB 3 X= 5, Y=2 X= 5, Y=2 GB 3 X= 6, Y=3 X= 5, Y=2 GB 3 X= 5, Y=3 X= 5, Y=2 GB 4 X= 2, Y=2 X= 1, Y=2 GB 4 X= 1, Y=2 X= 10, Y=3 GB 4 X= 2, Y=3 X= 1, Y=2 GB 4 X= 1, Y=3 X= 9, Y=3 Teras GB 1 X= 14, Y=0 X= 10, Y=3 Teras GB 2 X= 10, Y=0 X= 9, Y=3 Teras GB 3 X= 6, Y=0 X= 6, Y=0 Teras GB 4 X= 2, Y=0 X= 9, Y=3
Setelah dilakukan investigasi terhadap 8 titik yang tidak berhasil  diestimasi,  terdapat  beberapa  faktor  yang  membuat
estimasi  menjadi  gagal,  yaitu  pertama Access  Point yang digunakan sebagai parameter untuk melalukan estimasi posisi sering  terjadi error ,  seperti Access  Point  mati ,  dan  tidak terdeteksi  pada  program  sehingga  nilai  Access  Point  yang tidak terdeteksi nilainya  di ubah menjadi  -100. Kedua, nilai RSI pada setiap titik memiliki nilai yang tidak jauh berbeda, yang  membuatnya  tidak  sesuai  estimasi  namun  tetap  dalam ruangan yang sama. Ketiga, nilai RSI pada setiap waktu akan selalu  berubah,  dikarena  faktor  seperti  cuaca,  dinding,  dan orang-orang  yang  sedang  menggunakan Access  Point tersebut.

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  pengembangan sistem estimasi posisi objek dengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization dan K-Nearest Neighbour . oasil pengujian menunjukkan bahwa sistem estimasi posisi Objek memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  60%  dalam  20  kali percobaan. Access  Point merupakan  parameter  untuk melakukan  estimasi  posisi  objek  harus  dalam  kondisi  yang stabil  karena  dapat  menurunkan  akurasi  sistem.  Algoritma Particle  Swarm  Optimization dan K-Nearest  Neighbour cukup baik diterapkan pada Sistem Estimasi Posisi Objek.

## D AFTAR P USTAKA
[1] L.  Jiang,  “A  WLAN  fingerprinting  based  indoor  localization technique,” 2012.
[2] T.  Ginting  and  Y.  E.  Rohmadi,  “Machine  Learning  Untuk Localization Berbasis Rss Menggunakan Cell-Id Global System for Mobile Communication (Gsm),” Teknomatika , vol. 7, no. 2, pp. 77– 88, 2015.
[3] G. Ding, J. Zhang, Z. Tan, and others, “Overview of received signal strength  based  fingerprinting  localization  in  indoor  wireless  LAN environments,”  in 2013  5th  IEEE  International  Symposium  on Microwave,  Antenna,  Propagation  and  EMC  Technologies  for Wireless Communications , 2013, pp. 160–164.
[4] H.  Koyuncu  and  S.  H.  Yang,  “A  survey  of  indoor  positioning  and object locating systems,” IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 10, no. 5, pp. 121–128, 2010.
[5] G.  Félix,  M.  Siller,  and  E.  N.  Alvarez,  “A  fingerprinting  indoor localization  algorithm  based  deep  learning,”  in 2016  eighth international conference on ubiquitous and future networks (ICUFN) , 2016, pp. 1006–1011.
[6] X. Chen and S. Zou, “Improved Wi-Fi indoor positioning based on particle swarm optimization,” IEEE Sens. J. , vol. 17, no. 21, pp. 7143– 7148, 2017.
[7] N. Li, J. Chen, Y. Yuan, X. Tian, Y. Han, and M. Xia, “A Wi-Fi indoor localization strategy using particle swarm optimization based artificial neural  networks,” Int. J.  Distrib. Sens.  Networks ,  vol.  12, no.  3,  p. 4583147, 2016.
[8] R.  V  Kulkarni  and  G.  K.  Venayagamoorthy,  “An  estimation  of distribution  improved  particle  swarm  optimization  algorithm,”  in 2007  3rd  International  Conference  on  Intelligent  Sensors,  Sensor Networks and Information , 2007, pp. 539–544.
[9] J. Ni, F. Qiao, L. Li, and Q. Di Wu, “A memetic PSO based KNN regression  method  for  cycle  time  prediction  in  a  wafer  fab,”  in Proceedings of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation , 2012, pp. 474–478.
[10]  A. Tharwat, “PSOk-NN: A Particle Swarm Optimization Approach to Optimize  k-Nearest  Neighbor  Classifi  er,” Hassanien,  Aboul  Ella , 2015. .