La optimización de enjambre de partículas (PSO) es una técnica de optimización computacional inspirada en el comportamiento colectivo de un grupo de organismos, como aves o peces. En PSO, un grupo de soluciones potenciales, denominadas partículas, se mueven a través de un espacio problemático en busca de la solución óptima. La posición de cada partícula en el espacio del problema está definida por un vector de valores que representan las posibles soluciones al problema. Las partículas se comunican entre sí y ajustan sus posiciones según su propia mejor posición y la mejor posición del grupo. La optimización finaliza cuando se cumple un criterio de parada, como el valor de una función de destino o un número específico de iteraciones. PSO se ha utilizado en una amplia gama de aplicaciones, incluidas la ingeniería, las finanzas y el aprendizaje automático.
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