Sommario:
- Definizione - Che cosa significa Ottimizzazione dello sciame di particelle (PSO)?
- Techopedia spiega Particle Swarm Optimization (PSO)
Definizione - Che cosa significa Ottimizzazione dello sciame di particelle (PSO)?
L'ottimizzazione dello sciame di particelle (PSO) è un metodo stocastico basato sulla popolazione che aiuta a risolvere i problemi di ottimizzazione. È modellato su processi naturali, come lo stormo di uccelli o il movimento di banchi di pesci.
Techopedia spiega Particle Swarm Optimization (PSO)
L'ottimizzazione dello sciame di particelle funziona con una serie di soluzioni fattibili e vincoli su un problema di ottimizzazione. Il problema di ottimizzazione deve avere una condizione target, quindi l'algoritmo lavora per risolvere il problema e fornire i valori migliori.
L'ottimizzazione dello sciame di particelle è stata sviluppata nel 1995 da Russell Eberhard e James Kennedy. Questi ricercatori hanno iniziato a guardare le simulazioni al computer dello stormo di uccelli, quindi hanno lavorato per perfezionare l'algoritmo basato su questa ricerca. Ora, l'ottimizzazione dello sciame di particelle può aiutare gli ingegneri a risolvere tutti i tipi di problemi di apprendimento automatico, in base all'idea che il monitoraggio delle "particelle" disparate, o, ad esempio, parti di una rete peer to peer, fornirà approfondimenti attuabili.
