A otimização por enxame de partículas (PSO) é uma técnica de otimização computacional inspirada no comportamento coletivo de um grupo de organismos, como pássaros ou peixes. No PSO, um grupo de soluções potenciais, denominadas partículas, move-se através de um espaço de problemas em busca da solução ótima. A posição de cada partícula no espaço do problema é definida por um vetor de valores que representam as soluções potenciais para o problema. As partículas se comunicam entre si e ajustam suas posições com base em sua melhor posição e na melhor posição do grupo. A otimização termina quando um critério de parada é atendido, como um valor de função de destino ou um número especificado de iterações. O PSO tem sido usado em uma ampla gama de aplicações, incluindo engenharia, finanças e aprendizado de máquina.
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