Process / pipeline
Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle Swarm Optimization (PSO) は、1995年にKennedyとEberhartによって導入された、鳥の群れや魚の群れの集団的な動きに触発された集団ベースのメタヒューリスティックアルゴリズムである。候補解である「粒子」はそれぞれ、自身の最良経験と群れ全体の最良経験に基づいて速度と位置を更新しながら探索空間を移動し、連続最適化問題における高速な収束を可能にする。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Particle Swarm Optimization (PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/optimization/particle-swarm-optimization
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- Ant Colony Optimization最適化↔ compare
- ベイズ最適化最適化↔ compare
- Differential Evolution最適化↔ compare
- 遺伝的アルゴリズム最適化↔ compare
- Grey Wolf Optimizer最適化↔ compare
- 焼きなまし法最適化↔ compare
この手法を参照する項目
アフリカハゲワシ最適化アルゴリズムAgent-Based Ant Colony Optimizationエージェントベース遺伝的アルゴリズムAnt Colony OptimizationAquila Optimizer算術最適化アルゴリズム人工蜂コロニー (ABC) 最適化Bat Algorithmベイジアン遺伝的アルゴリズムベイズ粒子群最適化カッコウ探索決定論的粒子群最適化Evolutionary Strategy (CMA-ES)ホタルアルゴリズム遺伝的アルゴリズムGrey Wolf OptimizerHarmony Searchハリスホーク最適化ハニーバジャーアルゴリズムJellyfish Search Optimizer多目的粒子群最適化（MOPSO）NSGA-IINSGA-IIIPolicy Scenario Particle Swarm Optimizationロバスト粒子群最適化ルンゲ＝クッタ最適化手法焼きなまし法粘菌アルゴリズム確率的遺伝的アルゴリズム確率的粒子群最適化確率的タブー探索タブーサーチWhale Optimization Algorithm (WOA)