Particle Swarm Optimization: differenze tra le versioni

Versione delle 09:34, 1 set 2011

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La PSO ottimizza un problema utilizzando una popolazione di soluzioni candidate (dette "particelle", le ''particle'') che si spostano nello spazio di ricerca sulla base di semplici formule, che tengono in considerazione la loro velocità di spostamento corrente, le loro conoscenze dello spazio di fitness (ovvero la migliore soluzione che hanno esplorato finora) e la conoscenza condivisa (cioè la miglior soluzione generale identificata). L'algoritmo consente di pesare queste tre componenti (inerzia, cognitiva e sociale) e utilizza dei piccoli jittering casuali per minimizzare la possibilità di intrappolamento in minimi locali.

La PSO è generalmente attribuita a Kennedy, Eberhart and Shi,<ref>ennedyKennedy, J.; Eberhart, R. (1995). "Particle Swarm Optimization". Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. IV. pp. 1942–1948.</ref> che la introdussero nello studio dei comportamenti sociali simulati, studiando il movimento degli stormi di uccelli o dei banchi di pesci. L'algoritmo fu semplificato quando si comprese che poteva effettuare ottimizzazione.

==Note==