¿Aún no entiendo qué representan las partículas en el algoritmo de enjambre de partículas?
El algoritmo de enjambre de partículas, también conocido como algoritmo de optimización de enjambre de partículas (ParticalSwarmOptimization), abreviado como PSO, es un nuevo algoritmo evolutivo ((Evolu2tionaryAlgorithm-EA) desarrollado en los últimos años.
Partícula La optimización de enjambre (también conocida como optimización de enjambre de partículas (PSO)) simula el comportamiento de una bandada de pájaros que buscan comida al azar. En el algoritmo de enjambre de partículas, la solución potencial a cada problema de optimización es un pájaro en el espacio de búsqueda, llamado pájaro. "Particle".
El algoritmo de optimización de enjambre de partículas (ParticleSwarmOptimization, PSO) es un algoritmo de optimización de inteligencia de enjambre y un nuevo algoritmo evolutivo (Evolutionary Algorithm, EA) desarrollado en los últimos años. El principio del algoritmo de enjambre de partículas es el siguiente: el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) fue propuesto por los académicos estadounidenses Kennedy y otros en 1995. Este algoritmo es un algoritmo de optimización inteligente que simula comportamientos inteligentes de grupo, como la búsqueda de alimento por parte de las aves. , cuando una bandada de pájaros busca alimento, generalmente existe un comportamiento coordinado entre individuos y grupos.
El algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO: Particleswarm optimización) es una tecnología de cálculo evolutivo sobre el comportamiento depredador de las bandadas. de aves. La idea básica del algoritmo de optimización de enjambre de partículas es encontrar la solución óptima mediante la colaboración y el intercambio de información entre los individuos del grupo.
Optimización de enjambre de partículas, también conocido como algoritmo de búsqueda de alimento. es un nuevo algoritmo evolutivo desarrollado por los matemáticos J. Kennedy y R.C. Eberhart. Parte de soluciones aleatorias y encuentra la solución óptima mediante iteración.