Bayesian Particle Swarm Optimization – Probabilistisch prior-gesteuerte Schwarm-Suche
Bayesian Particle Swarm Optimization (Bayesian PSO) integriert bayesianische probabilistische Schlussfolgerungen in das Standard-Partikelschwarm-Framework. Partikel aktualisieren ihre Geschwindigkeiten und Positionen nicht nur geführt von persönlichen und globalen Bestpositionen, sondern auch von einem bayesianischen Posterior, der Vorwissen über den Lösungsraum kodiert. Dies ermöglicht eine gerichtete und statistisch fundiertere Exploration komplexer Optimierungslandschaften.
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Quellen
- Higashi, N., Iba, H. (2003). Particle swarm optimization with Gaussian mutation. Proceedings of the 2003 IEEE Swarm Intelligence Symposium, Indianapolis, IN, USA, pp. 72-79. DOI: 10.1109/SIS.2003.1202250 ↗
- Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 — International Conference on Neural Networks, Perth, WA, Australia, vol. 4, pp. 1942-1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Particle Swarm Optimization — Probabilistic prior-guided swarm search. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/bayesian-particle-swarm-optimization
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