Предности:
1. Глобална оптимизација: Оптимизација роја честица може пронаћи глобално оптимално решење у релативно краћем временском периоду, што га чини добрим кандидатом за глобалне проблеме оптимизације.
2. Једноставна имплементација: Оптимизација роја честица је лака за имплементацију и може се применити на различите дисциплине са мањим изменама.
3. Паралелизам: Алгоритам се може паралелизовати, што омогућава извршавање на вишепроцесорском систему. Ово пружа ефикасан начин за решавање великих проблема, за чије решавање може бити потребно доста времена коришћењем традиционалних алгоритама.
4. Није потребан дериват: ПСО не захтева дериват као друге технике оптимизације; стога се може користити са нелинеарним и неквадратним функцијама.
5. Робусност: ПСО је робустан метод и може да избегне проблем заглављивања на локалном оптиму.
Недостаци:
1. Прерана конвергенција: ПСО може прерано конвергирати, хватајући честице у локалним оптимима, дајући субоптималне резултате.
2. Потешкоће у одређивању оптималних параметара: Процес одабира вредности параметара у оптимизацији роја честица је сложен и може захтевати опсежне покушаје и грешке.
3. Осетљивост на почетне услове: Перформансе ПСО алгоритма се у великој мери ослањају на почетну популацију честица што га чини осетљивим на почетне услове.
4. Недоказан учинак на проблемима великих размера: Перформансе оптимизације роја честица на проблемима великих размера нису добро документоване у литератури, што чини њену ефикасност у таквим ситуацијама несигурном.
5. Не гарантује глобални оптимум: Иако је ПСО дизајниран да пронађе глобални оптимум, не гарантује да ће га пронаћи у свим ситуацијама.
Датум објављивања: