아직도 입자 떼 알고리즘의 입자가 실제로 무엇을 나타내는지 이해하지 못하시나요?

입자 떼 최적화 알고리즘(ParticalSwarmOptimization)으로도 알려진 입자 떼 알고리즘은 약칭 PSO로 최근 몇 년간 개발된 새로운 진화 알고리즘((Evolu2tionaryAlgorithm-EA)입니다.

Particle 군집 최적화(PSO(입자 군집 최적화)라고도 함)는 무작위로 먹이를 검색하는 새 떼의 행동을 시뮬레이션합니다. 입자 군집 알고리즘에서 각 최적화 문제에 대한 잠재적인 해결책은 검색 공간에 있는 새, 즉 새입니다.

입자 군집 최적화 알고리즘(ParticleSwarmOptimization, PSO)은 최근 몇 년 동안 개발된 군집 지능 최적화 알고리즘(Evolutionary Algorithm, EA)입니다. 입자군집 알고리즘의 원리는 다음과 같습니다. 입자군집최적화(PSO) 알고리즘은 미국 학자 케네디 등이 1995년에 제안했습니다. 이 알고리즘은 자연에서 새의 먹이 사냥과 같은 집단 지능적 행동을 시뮬레이션하는 지능형 최적화 알고리즘입니다.

입자 떼 최적화 알고리즘(PSO: Particleswarm Optimization)은 새 무리의 약탈 행동에 대한 연구입니다. 입자군집최적화 알고리즘의 기본 아이디어는 집단 내 개인 간의 협업과 정보 공유를 통해 최적의 솔루션을 찾는 것입니다.

입자군집 최적화 알고리즘이라고도 합니다. 수학자 J. Kennedy와 R.C. Eberhart가 개발한 새로운 진화 알고리즘입니다. 무작위 솔루션에서 시작하여 반복을 통해 최적의 솔루션을 찾습니다.