Tabla de contenido:
- Definición: ¿Qué significa la optimización de enjambre de partículas (PSO)?
- Techopedia explica Particle Swarm Optimization (PSO)
Definición: ¿Qué significa la optimización de enjambre de partículas (PSO)?
La optimización de enjambre de partículas (PSO) es un método estocástico basado en la población que ayuda con los problemas de optimización. Se modela a partir de procesos naturales, como el agrupamiento de aves o el movimiento de bancos de peces.
Techopedia explica Particle Swarm Optimization (PSO)
La optimización de enjambre de partículas funciona con un conjunto de soluciones factibles y limitaciones en un problema de optimización. El problema de optimización tiene que tener una condición objetivo; luego, el algoritmo funciona para resolver el problema y proporcionar los mejores valores.
La optimización del enjambre de partículas fue desarrollada en 1995 por Russell Eberhard y James Kennedy. Estos investigadores comenzaron a observar simulaciones por computadora de la congregación de aves, y luego trabajaron para perfeccionar el algoritmo basado en esta investigación. Ahora, la optimización del enjambre de partículas puede ayudar a los ingenieros a resolver todo tipo de problemas de aprendizaje automático, basándose en la idea de que monitorear las "partículas" dispares o, por ejemplo, partes de una red de igual a igual, proporcionará información procesable.
