Índice:
- Definição - O que significa Particle Swarm Optimization (PSO)?
- Techopedia explica Particle Swarm Optimization (PSO)
Definição - O que significa Particle Swarm Optimization (PSO)?
A otimização de enxame de partículas (PSO) é um método estocástico de base populacional que ajuda nos problemas de otimização. É modelado a partir de processos naturais, como o agrupamento de pássaros ou o movimento de cardumes de peixes.
Techopedia explica Particle Swarm Optimization (PSO)
A otimização de enxame de partículas trabalha com um conjunto de soluções e restrições viáveis para um problema de otimização. O problema de otimização precisa ter uma condição de destino - então o algoritmo trabalha para resolver o problema e fornecer os melhores valores.
A otimização de enxame de partículas foi desenvolvida em 1995 por Russell Eberhard e James Kennedy. Esses pesquisadores começaram analisando simulações em computador de bandos de pássaros e depois trabalharam para aperfeiçoar o algoritmo com base nessa pesquisa. Agora, a otimização de enxame de partículas pode ajudar os engenheiros a resolver todos os tipos de problemas de aprendizado de máquina, com base na idéia de que o monitoramento das "partículas" díspares ou, por exemplo, partes de uma rede ponto a ponto, fornecerá insights acionáveis.
