目次:
- 定義-Particle Swarm Optimization（PSO）とはどういう意味ですか？
- TechopediaはParticle Swarm Optimization（PSO）について説明しています
定義-Particle Swarm Optimization（PSO）とはどういう意味ですか？
粒子群最適化（PSO）は、最適化の問題に役立つ人口ベースの確率的手法です。 鳥の群れや魚の群れの移動などの自然のプロセスをモデルにしています。
TechopediaはParticle Swarm Optimization（PSO）について説明しています
粒子群最適化は、一連の実行可能なソリューションと最適化問題の制約で機能します。 最適化問題にはターゲット条件が必要です。アルゴリズムは問題を解決し、最適な値を提供するように機能します。
粒子群最適化は1995年にRussell EberhardとJames Kennedyによって開発されました。 これらの研究者は、鳥の群れのコンピューターシミュレーションに注目し始め、この研究に基づいてアルゴリズムを完成させるために働きました。 現在、パーティクルスウォームの最適化は、異種の「パーティクル」、または、たとえばピアツーピアネットワークの一部を監視することで実用的な洞察を提供するという考えに基づいて、エンジニアがあらゆる種類の機械学習の問題を解決するのに役立ちます。
