Process / pipeline

Optimalizace rojem částic (PSO)

Optimalizace rojem částic (PSO) je metaheuristický algoritmus založený na populaci, představený Kennedym a Eberhartem v roce 1995, inspirovaný kolektivním pohybem hejn ptáků a škol ryb. Každé kandidátní řešení – nazývané částice – se pohybuje v prohledávacím prostoru aktualizací své rychlosti a pozice na základě své vlastní nejlepší zkušenosti a nejlepší zkušenosti celého roje, což umožňuje rychlou konvergenci u spojitých optimalizačních problémů.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

+25 more

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). Particle Swarm Optimization (PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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

Odkazuje sem

ScholarGateParticle Swarm Optimization (Particle Swarm Optimization (PSO)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/optimization/particle-swarm-optimization · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026