Partikelschwarmoptimierung

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Wechseln zu: Navigation, Suche

Als Partikelschwarmoptimierung (PSO) wird in der Informatik ein naturanaloges Optimierungsverfahren bezeichnet, das nach dem Vorbild des biologischen Schwarmverhaltens eine Lösung für ein Optimierungsproblem sucht. Analog zum natürlichen Phänomen wird eine Population von Lösungskandidaten durch den Suchraum bewegt, um eine gute Lösung für das Problem zu erhalten. In jedem Rechenschritt wird dazu die Position jedes Individuums neu berechnet. Die PSO ist eine Metaheuristik, sie wurde 1995 von Kennedy und Eberhart vorgeschlagen[1].

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Russell, C. Eberhart, Yuhui Shi: Computational Intelligence: Concepts to Implementations, Seite 87.