Process / pipeline

Optymalizacja rojem cząstek (PSO)

Optymalizacja rojem cząstek (PSO) to metaheurystyczny algorytm populacyjny wprowadzony przez Kennedy'ego i Eberharta w 1995 roku, inspirowany zbiorowym ruchem stad ptaków i ławic ryb. Każde kandydackie rozwiązanie — zwane cząstką — porusza się w przestrzeni poszukiwań, aktualizując swoją prędkość i pozycję w oparciu o własne najlepsze doświadczenie i najlepsze doświadczenie całego roju, co umożliwia szybką zbieżność w przypadku ciągłych problemów optymalizacyjnych.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+25 more

Źródła

  1. Kennedy, J. & Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization. IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN), 1942-1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968
  2. Shi, Y. & Eberhart, R. (1998). A Modified Particle Swarm Optimizer. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). link

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Particle Swarm Optimization (PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/optimization/particle-swarm-optimization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateParticle Swarm Optimization (Particle Swarm Optimization (PSO)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/optimization/particle-swarm-optimization · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026