Inhaltsverzeichnis:
- Definition - Was bedeutet Partikelschwarmoptimierung (PSO)?
- Techopedia erklärt die Partikelschwarmoptimierung (PSO)
Definition - Was bedeutet Partikelschwarmoptimierung (PSO)?
Die Partikelschwarmoptimierung (PSO) ist eine populationsbasierte stochastische Methode, die bei Optimierungsproblemen hilft. Es orientiert sich an natürlichen Prozessen wie dem Vogelschwarm oder der Bewegung von Fischschwärmen.
Techopedia erklärt die Partikelschwarmoptimierung (PSO)
Die Optimierung von Partikelschwärmen funktioniert mit einer Reihe praktikabler Lösungen und Einschränkungen für ein Optimierungsproblem. Das Optimierungsproblem muss eine Zielbedingung haben - dann arbeitet der Algorithmus, um das Problem zu lösen und die besten Werte bereitzustellen.
Die Optimierung des Partikelschwarms wurde 1995 von Russell Eberhard und James Kennedy entwickelt. Diese Forscher beschäftigten sich zunächst mit Computersimulationen der Vogelbeflockung und arbeiteten dann daran, den Algorithmus auf der Grundlage dieser Forschung zu perfektionieren. Jetzt kann die Partikelschwarmoptimierung Ingenieuren helfen, alle möglichen Probleme des maschinellen Lernens zu lösen, basierend auf der Idee, dass die Überwachung der unterschiedlichen „Partikel“ oder beispielsweise von Teilen eines Peer-to-Peer-Netzwerks umsetzbare Erkenntnisse liefert.
