पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन (PSO)
पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन (PSO) 1995 में केनेडी और एबरहार्ट द्वारा प्रस्तुत एक जनसंख्या-आधारित मेटाहेयुरिस्टिक एल्गोरिथम है, जो पक्षी झुंडों और मछली स्कूलों की सामूहिक गति से प्रेरित है। प्रत्येक संभावित समाधान — जिसे एक कण कहा जाता है — अपने स्वयं के सर्वोत्तम अनुभव और पूरे झुंड के सर्वोत्तम अनुभव के आधार पर अपनी वेग और स्थिति को अद्यतन करके खोज स्थान के माध्यम से चलता है, जिससे निरंतर अनुकूलन समस्याओं में तेजी से अभिसरण संभव होता है।
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स्रोत
- 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). link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Particle Swarm Optimization (PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/optimization/particle-swarm-optimization
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