Process / pipelineSimulation / optimization
결정론적 입자 군집 최적화 — 무작위 노이즈 없는 수렴 보장 군집 탐색
결정론적 입자 군집 최적화(DPSO)는 고전 PSO에서 확률적 무작위 계수를 제거하고 고정된 인지 및 사회적 가속 매개변수로 대체합니다. 입자는 완전히 예측 가능한 궤적을 따라 탐색 공간을 이동하며, 연속 및 조합 최적화 문제에서 재현 가능한 수렴 분석과 보장된 종료 동작을 가능하게 합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Particle Swarm Optimization (DPSO). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/deterministic-particle-swarm-optimization
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