Partikelschwarmoptimierung (pso)

Definition - Was bedeutet Partikelschwarmoptimierung (PSO)?

Die Partikelschwarmoptimierung (PSO) ist eine populationsbasierte stochastische Methode, die bei Optimierungsproblemen hilft. Es orientiert sich an natürlichen Prozessen wie dem Schwärmen von Vögeln oder der Bewegung von Fischschwärmen.

Technische.me erklärt die Partikelschwarmoptimierung (PSO)

Die Optimierung des Partikelschwarms funktioniert mit einer Reihe praktikabler Lösungen und Einschränkungen für ein Optimierungsproblem. Das Optimierungsproblem muss eine Zielbedingung haben - dann löst der Algorithmus das Problem und liefert die besten Werte.

Die Optimierung des Partikelschwarms wurde 1995 von Russell Eberhard und James Kennedy entwickelt. Diese Forscher beschäftigten sich zunächst mit Computersimulationen der Vogelschwarm und arbeiteten dann daran, den auf dieser Forschung basierenden Algorithmus zu perfektionieren. Jetzt kann die Partikelschwarmoptimierung Ingenieuren helfen, alle Arten von Problemen des maschinellen Lernens zu lösen, basierend auf der Idee, dass die Überwachung der unterschiedlichen „Partikel“ oder beispielsweise Teile eines Peer-to-Peer-Netzwerks umsetzbare Erkenntnisse liefert.