Оптимизация роем частиц (PSO)
Оптимизация роем частиц (PSO) — это метаэвристический алгоритм, основанный на популяции, представленный Кеннеди и Эберхартом в 1995 году, который был вдохновлен коллективным движением стай птиц и косяков рыб. Каждое кандидатное решение — называемое частицей — перемещается в пространстве поиска, обновляя свою скорость и положение на основе собственного лучшего опыта и лучшего опыта всего роя, что обеспечивает быструю сходимость для задач непрерывной оптимизации.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+25 more
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Particle Swarm Optimization (PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Муравьиные алгоритмыОптимизация↔ compare
- Байесовская оптимизацияОптимизация↔ compare
- Дифференциальная эволюцияОптимизация↔ compare
- Генетический алгоритмОптимизация↔ compare
- Оптимизатор "Серый волк"Оптимизация↔ compare
- Имитация отжигаОптимизация↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →