Metoden har blitt utviklet av den amerikanske sosialpsykologen James Kennedy (f.1950) og den amerikanske elektroingeniøren Russel C Eberhart. Inspirert av svermeatferd, svermeintelligens og flokkatferd. Brukt til å simulere sosial atferd, genetikk (genetikkalgoritmer) og evolusjon (evolusjonsalgoritmer). I et slikt tilfelle blir hver partikkel representert med et individ hvor individene utvikler seg via samarbeid eller konkurranse hvor løsningen er den best tilpassete ut fra et sett av regler og parametere for genetikk, seleksjon og evolusjon. I et topologisk rom med posisjonsangivelse kan partiklene kommunisere med hverandre. Angir sannsynlighet for lokale maksimums- eller minimumsverdier eventuelt konvergering mot en global optimal verdi. Partiklene kan angis med posisjons- og hastighetsvektorer. Partikkelsvermoptimaliseringsalgoritmer har anvendelse innen flere typer optimalisering og noen NP-harde problemstillinger, kombinert med variabelnaboskapssøk algoritmer (VNS) . Populasjonsbasert heuristikk (gr. heuresis – oppdagelse) i løsning av problemer ved bruk av partikkelsvermoptimalisering, estimering av fordelingalgoritmer, punktskysøkalgoritmer, bikolonialgoritmer og kunstig immunsystem algoritmer.
Partikkelsverm optimalisering
Partikkelsverm optimalisering (PSO) er en datamaskinalgoritme brukt i optimalisering for å finne den beste løsningen på en problemstilling basert på iterasjoner (gjentakelser). Man anvender en populasjon (sverm) av løsninger i et løsningsrom og hver partikkel (løsningskandidat) søker å finne den beste løsningen, men samvirker også sammen med de andre partikler (løsninger) for å optimalisere og til slutt finne det beste løsningsforslag.
Publisert 10. feb. 2022 11:35
- Sist endret 10. feb. 2022 11:35