Otimização por Enxame de Partículas Bayesiano — Busca de Enxame Guiada por Prior Probabilístico
Otimização por Enxame de Partículas Bayesiano (Bayesian PSO) integra raciocínio probabilístico bayesiano à estrutura padrão do enxame de partículas. As partículas atualizam suas velocidades e posições guiadas não apenas por posições ótimas pessoais e globais, mas também por um posterior bayesiano que codifica conhecimento prévio sobre o espaço de soluções, permitindo uma exploração mais direcionada e estatisticamente fundamentada de paisagens de otimização complexas.
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Fontes
- Higashi, N., Iba, H. (2003). Particle swarm optimization with Gaussian mutation. Proceedings of the 2003 IEEE Swarm Intelligence Symposium, Indianapolis, IN, USA, pp. 72-79. DOI: 10.1109/SIS.2003.1202250 ↗
- Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 — International Conference on Neural Networks, Perth, WA, Australia, vol. 4, pp. 1942-1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Particle Swarm Optimization — Probabilistic prior-guided swarm search. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/simulation/bayesian-particle-swarm-optimization
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