Définition - Que signifie l'optimisation des essaims de particules (PSO)?
L'optimisation des essaims de particules (PSO) est une méthode stochastique basée sur la population qui aide à résoudre les problèmes d'optimisation. Il est calqué sur des processus naturels, tels que le vol d'oiseaux ou le mouvement des bancs de poissons.
Definir Tech explique l'optimisation des essaims de particules (PSO)
L'optimisation des essaims de particules fonctionne avec un ensemble de solutions réalisables et de contraintes sur un problème d'optimisation. Le problème d'optimisation doit avoir une condition cible - alors l'algorithme travaille pour résoudre le problème et fournir les meilleures valeurs.
L'optimisation des essaims de particules a été développée en 1995 par Russell Eberhard et James Kennedy. Ces chercheurs ont commencé par étudier des simulations informatiques du troupeau d'oiseaux, puis ont travaillé à perfectionner l'algorithme basé sur cette recherche. Désormais, l'optimisation des essaims de particules peut aider les ingénieurs à résoudre toutes sortes de problèmes d'apprentissage automatique, sur la base de l'idée que la surveillance des «particules» disparates ou, par exemple, des parties d'un réseau peer to peer, fournira des informations exploitables.