Optimisation par essaim particulaire déterministe — Recherche par essaim garantie convergente sans bruit aléatoire
L'Optimisation par Essaim Particulaire Déterministe (DPSO) retire les coefficients aléatoires stochastiques du PSO classique, les remplaçant par des paramètres d'accélération cognitive et sociale fixes. Les particules se déplacent dans l'espace de recherche en suivant des trajectoires entièrement prévisibles, permettant une analyse de convergence reproductible et un comportement de terminaison garanti pour les problèmes d'optimisation continus et combinatoires.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Particle Swarm Optimization (DPSO). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/deterministic-particle-swarm-optimization
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