Definição – O que significa Otimização de Enxame de Partículas (PSO)?
A otimização por enxame de partículas (PSO) é um método estocástico baseado em população que ajuda com problemas de otimização. É modelado a partir de processos naturais, como o bando de pássaros ou o movimento de cardumes de peixes.
Definirtec explica a otimização do enxame de partículas (PSO)
A otimização do enxame de partículas trabalha com um conjunto de soluções viáveis e restrições em um problema de otimização. O problema de otimização deve ter uma condição alvo – então o algoritmo trabalha para resolver o problema e fornecer os melhores valores.
A otimização do enxame de partículas foi desenvolvida em 1995 por Russell Eberhard e James Kennedy. Esses pesquisadores começaram observando simulações de computador de bando de pássaros e, em seguida, trabalharam para aperfeiçoar o algoritmo baseado nessa pesquisa. Agora, a otimização do enxame de partículas pode ajudar os engenheiros a resolver todos os tipos de problemas de aprendizado de máquina, com base na ideia de que monitorar as “partículas” díspares ou, por exemplo, partes de uma rede ponto a ponto, fornecerá insights acionáveis.