ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Optimització per Eixam de Partícules (PSO)

L'Optimització per Eixam de Partícules (PSO) és un algorisme metaheurístic basat en població introduït per Kennedy i Eberhart el 1995, inspirat en el moviment col·lectiu d'eixams d'ocells i bancs de peixos. Cada solució candidata —anomenada partícula— es mou a través de l'espai de cerca actualitzant la seva velocitat i posició basant-se en la seva pròpia millor experiència i la millor experiència de tot l'eixam, permetent una ràpida convergència en problemes d'optimització contínua.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+25 more

Fonts

  1. Kennedy, J. & Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization. IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN), 1942-1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968
  2. Shi, Y. & Eberhart, R. (1998). A Modified Particle Swarm Optimizer. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Particle Swarm Optimization (PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/optimization/particle-swarm-optimization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateParticle Swarm Optimization (Particle Swarm Optimization (PSO)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/optimization/particle-swarm-optimization · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026