Particle Swarm Optimization: differenze tra le versioni
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In informatica, la particle swarm optimization (PSO, traducibile come "ottimizzazione con sciami di particelle") è un metodo computazionale iterativo per l'ottimizzazione di problemi. Ad ogni iterazione, l'algoritmo identifica un nuovo "candidato all'ottimo" nello spazio di ricerca, sulla base di una specifica misura di qualità (fitness). La PSO rientra nell'egida delle meta-euristiche, poiché non fa alcuna assunzione sul problema e consente l'esplorazione di larghissimi spazi di soluzioni. Per come è strutturato l'algoritmo, tuttavia, non c'è alcuna garanzia che la soluzione ottima verrà mai trovata.
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La PSO è generalmente attribuita a Kennedy, Eberhart and Shi, che la introdussero nello studio dei comportamenti sociali simulati. L'algoritmo fu semplificato quando si comprese che poteva effettuare ottimizzazione.
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