Particle Swarm Optimization
Particle Swarm Optimization (PSO) is a population-based metaheuristic algorithm introduced by Kennedy and Eberhart in 1995, inspired by the collective movement of bird flocks and fish schools. Each candidate solution — called a particle — moves through the search space by updating its velocity and position based on its own best experience and the best experience of the entire swarm, enabling fast convergence across continuous optimization problems.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Kennedy, J. & Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization. IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN), 1942-1948. · DOI 10.1109/ICNN.1995.488968
- Shi, Y. & Eberhart, R. (1998). A Modified Particle Swarm Optimizer. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). · URL
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.