Voordelen:
1. Globale optimalisatie: deeltjeszwermoptimalisatie kan de globale optimale oplossing vinden in een relatief kortere tijdspanne, waardoor het een goede kandidaat is voor de globale optimalisatieproblemen.
2. Eenvoudige implementatie: optimalisatie van deeltjeszwermen is eenvoudig te implementeren en kan met kleine wijzigingen op verschillende disciplines worden toegepast.
3. Parallellisme: het algoritme is parallelliseerbaar, waardoor het mogelijk is om het uit te voeren op een multiprocessorsysteem. Dit biedt een effectieve manier om grootschalige problemen op te lossen, die met traditionele algoritmen veel tijd kunnen kosten.
4. Geen afgeleide nodig: PSO vereist geen afgeleide zoals andere optimalisatietechnieken; daarom kan het worden gebruikt met niet-lineaire en niet-kwadratische functies.
5. Robuustheid: PSO is een robuuste methode en kan het probleem van vastlopen in de lokale optima voorkomen.
Nadelen:
1. Voortijdige convergentie: PSO kan voortijdig convergeren, waardoor de deeltjes vast komen te zitten in lokale optima, wat suboptimale resultaten oplevert.
2. Moeilijkheden bij het bepalen van de optimale parameters: het proces van het selecteren van de waarden van de parameters bij optimalisatie van deeltjeszwermen is complex en vereist mogelijk uitgebreid vallen en opstaan.
3. Gevoeligheid voor initiële condities: de prestaties van het PSO-algoritme zijn sterk afhankelijk van de initiële populatie van deeltjes, waardoor het gevoelig is voor de initiële condities.
4. Onbewezen prestaties bij grootschalige problemen: De prestaties van deeltjeszwermoptimalisatie bij grootschalige problemen zijn niet goed gedocumenteerd in de literatuur, waardoor de doeltreffendheid ervan in dergelijke situaties onzeker is.
5. Garandeert niet het globale optimum: hoewel PSO is ontworpen om het globale optimum te vinden, kan het niet garanderen dat het in alle situaties wordt gevonden.
Publicatie datum: