Оптимизација роја честица
У рачунарској науци, оптимизација роја честица (партицле сwарм оптимизатион, ПСО)[1] је рачунарски метод који оптимизује проблем итеративним покушајем да се побољша решење кандидата с обзиром на дату меру квалитета. Он решава проблем тако што има популацију кандидата решења, овде названих честицама, и помера ове честице у простору за претрагу према једноставној математичкој формули преко положаја и брзине честице. Кретање сваке честице је под утицајем њене локалне најбоље познате позиције, али је такође вођено ка најпознатијим позицијама у простору за претрагу, које се ажурирају како боље позиције проналазе друге честице. Очекује се да ће то померити рој ка најбољим решењима.
ПСО се првобитно приписује Кенедију, Еберхарту и Шију[2][3] и иницијално је био намењен симулацији друштвеног понашања,[4] као стилизовани приказ кретања организама у јату птица или јату риба. Алгоритам је поједностављен и примећено је да врши оптимизацију. Књига Кенедија и Еберхарта[5] описује многе филозофске аспекте ПСО и интелигенције роја. Поли је направио опсежну анкету о ПСО апликацијама.[6][7] Године 2017, Боњади и Михалевич су објавили свеобухватан преглед теоријских и експерименталних радова о ПСО.[1]
ПСО је метахеуристичан јер даје мало или нимало претпоставки о проблему који се оптимизује и може претраживати веома велике просторе решења кандидата. Такође, ПСО не користи градијент проблема који се оптимизује, што значи да ПСО не захтева да проблем оптимизације буде диференцибилан као што се захтева класичним методама оптимизације попут градијентног спуштање и квази-њутновске методе. Међутим, метахеуристика као што је ПСО не гарантује да ће се икада наћи оптимално решење.
Референце[уреди | уреди извор]
- ^ а б Бонyади, M. Р.; Мицхалеwицз, З. (2017). „Партицле сwарм оптимизатион фор сингле објецтиве цонтинуоус спаце проблемс: а ревиеw”. Еволутионарy Цомпутатион. 25 (1): 1—54. ПМИД 26953883. С2ЦИД 8783143. дои:10.1162/ЕВЦО_р_00180.
- ^ Кеннедy, Ј.; Еберхарт, Р. (1995). „Партицле Сwарм Оптимизатион”. Процеедингс оф ИЕЕЕ Интернатионал Цонференце он Неурал Нетwоркс. IV. стр. 1942—1948. дои:10.1109/ИЦНН.1995.488968.
- ^ Схи, Y.; Еберхарт, Р.C. (1998). „А модифиед партицле сwарм оптимизер”. Процеедингс оф ИЕЕЕ Интернатионал Цонференце он Еволутионарy Цомпутатион. стр. 69—73. дои:10.1109/ИЦЕЦ.1998.699146.
- ^ Кеннедy, Ј. (1997). „Тхе партицле сwарм: социал адаптатион оф кноwледге”. Процеедингс оф ИЕЕЕ Интернатионал Цонференце он Еволутионарy Цомпутатион. стр. 303—308. дои:10.1109/ИЦЕЦ.1997.592326.
- ^ Кеннедy, Ј.; Еберхарт, Р.C. (2001). Сwарм Интеллигенце. Морган Кауфманн. ИСБН 978-1-55860-595-4.
- ^ Поли, Р. (2007). „Ан аналyсис оф публицатионс он партицле сwарм оптимисатион апплицатионс” (ПДФ). Тецхницал Репорт ЦСМ-469. Архивирано из оригинала (ПДФ) 2011-07-16. г. Приступљено 2010-05-03.
- ^ Поли, Р. (2008). „Аналyсис оф тхе публицатионс он тхе апплицатионс оф партицле сwарм оптимисатион” (ПДФ). Јоурнал оф Артифициал Еволутион анд Апплицатионс. 2008: 1—10. дои:10.1155/2008/685175
.
Литература[уреди | уреди извор]
- Лиу, Yанг (2009). „Аутоматиц цалибратион оф а раинфалл–рунофф модел усинг а фаст анд елитист мулти-објецтиве партицле сwарм алгоритхм”. Еxперт Сyстемс wитх Апплицатионс. 36 (5): 9533—9538. дои:10.1016/ј.есwа.2008.10.086.
Спољашње везе[уреди | уреди извор]
- Партицле Сwарм Централ ис а репоситорy фор информатион он ПСО. Северал соурце цодес аре фреелy аваилабле.
- А бриеф видео оф партицле сwармс оптимизинг тхрее бенцхмарк фунцтионс.
- Симулатион оф ПСО цонвергенце ин а тwо-дименсионал спаце (Матлаб).
- Апплицатионс оф ПСО.
- Линкс то ПСО соурце цоде