Deterministic Particle Swarm Optimization — Konvergenzgarantierte Schwarm-Suche ohne zufälliges Rauschen
Deterministic Particle Swarm Optimization (DPSO) entfernt die stochastischen Zufallskoeffizienten aus dem klassischen PSO und ersetzt sie durch feste kognitive und soziale Beschleunigungsparameter. Partikel bewegen sich durch den Suchraum auf vollständig vorhersagbaren Trajektorien, was reproduzierbare Konvergenzanalysen und ein garantiertes Abbruchverhalten bei kontinuierlichen und kombinatorischen Optimierungsproblemen ermöglicht.
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Quellen
- Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 — International Conference on Neural Networks, vol. 4, pp. 1942–1948. IEEE. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
- Clerc, M., Kennedy, J. (2002). The particle swarm — explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(1), 58–73. DOI: 10.1109/4235.985692 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Particle Swarm Optimization (DPSO). ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/deterministic-particle-swarm-optimization
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