L'ottimizzazione dello sciame di particelle (PSO) è una tecnica di ottimizzazione computazionale ispirata al comportamento collettivo di un gruppo di organismi, come uccelli o pesci. In PSO, un gruppo di potenziali soluzioni, denominate particelle, si muove attraverso uno spazio problematico alla ricerca della soluzione ottimale. La posizione di ogni particella nello spazio del problema è definita da un vettore di valori che rappresentano le potenziali soluzioni al problema. Le particelle comunicano tra loro e regolano le loro posizioni in base alla loro migliore posizione e alla migliore posizione del gruppo. L'ottimizzazione termina quando viene soddisfatto un criterio di arresto, ad esempio un valore della funzione di destinazione o un numero specificato di iterazioni. PSO è stato utilizzato in un'ampia gamma di applicazioni, tra cui ingegneria, finanza e apprendimento automatico.
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