ข้อดี:
1. Global Optimization: Particle Swarm Optimization สามารถหาทางออกที่เหมาะสมที่สุดทั่วโลกในช่วงเวลาที่ค่อนข้างสั้น ทำให้เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับปัญหา Global Optimization
2. การนำไปใช้อย่างง่าย: การเพิ่มประสิทธิภาพการจับกลุ่มของอนุภาคนั้นง่ายต่อการนำไปใช้ และสามารถนำไปใช้กับสาขาวิชาต่างๆ โดยมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย
3. Parallelism: อัลกอริทึมเป็นแบบขนาน ทำให้สามารถดำเนินการบนระบบมัลติโปรเซสเซอร์ได้ ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาขนาดใหญ่ ซึ่งอาจใช้เวลาพอสมควรในการแก้ปัญหาโดยใช้อัลกอริทึมแบบดั้งเดิม
4. ไม่ต้องใช้อนุพันธ์: PSO ไม่ต้องการอนุพันธ์เหมือนเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่นๆ ดังนั้นจึงสามารถใช้กับฟังก์ชันที่ไม่ใช่เชิงเส้นและไม่ใช่กำลังสองได้
5. ความทนทาน: PSO เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพและสามารถหลีกเลี่ยงปัญหาการติดขัดที่ optima เฉพาะที่
ข้อเสีย:
1. การบรรจบกันก่อนเวลาอันควร: PSO อาจรวมตัวกันก่อนเวลาอันควร ดักจับอนุภาคในออปติมาเฉพาะที่ ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าปกติ
2. ความยากในการระบุพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด: กระบวนการเลือกค่าของพารามิเตอร์ในการเพิ่มประสิทธิภาพการจับกลุ่มของอนุภาคมีความซับซ้อนและอาจต้องมีการลองผิดลองถูกอย่างกว้างขวาง
3. ความไวต่อสภาวะเริ่มต้น: ประสิทธิภาพของอัลกอริทึม PSO อาศัยจำนวนประชากรเริ่มต้นของอนุภาคอย่างมาก ซึ่งทำให้มีความไวต่อสภาวะเริ่มต้น
4. ประสิทธิภาพที่ไม่ได้รับการพิสูจน์ในปัญหาขนาดใหญ่: ประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพการจับกลุ่มของอนุภาคในปัญหาขนาดใหญ่นั้นไม่ได้จัดทำเป็นเอกสารไว้อย่างดีในเอกสาร ทำให้ประสิทธิภาพในสถานการณ์ดังกล่าวไม่แน่นอน
5. ไม่รับประกัน Global Optimum: แม้ว่า PSO ได้รับการออกแบบมาเพื่อค้นหา Global Optimum แต่ก็ไม่รับประกันว่าจะพบได้ในทุกสถานการณ์
วันที่เผยแพร่: