Definición: ¿Qué significa Optimización de enjambre de partículas (PSO)?
La optimización del enjambre de partículas (PSO) es un método estocástico basado en la población que ayuda con los problemas de optimización. Se basa en procesos naturales, como la bandada de pájaros o el movimiento de bancos de peces.
Techinfo explica la optimización del enjambre de partículas (PSO)
La optimización del enjambre de partículas funciona con un conjunto de soluciones factibles y limitaciones en un problema de optimización. El problema de optimización debe tener una condición de destino; luego, el algoritmo funciona para resolver el problema y proporcionar los mejores valores.
La optimización del enjambre de partículas fue desarrollada en 1995 por Russell Eberhard y James Kennedy. Estos investigadores comenzaron a observar simulaciones por computadora de bandadas de aves y luego trabajaron para perfeccionar el algoritmo basado en esta investigación. Ahora, la optimización del enjambre de partículas puede ayudar a los ingenieros a resolver todo tipo de problemas de aprendizaje automático, basándose en la idea de que monitorear las “partículas” dispares o, por ejemplo, partes de una red de igual a igual, brindará información procesable.