Optimalizace rojem částic (PSO) je metoda umělé inteligence. Sie wurde 1995 von Kennedy und Eberhart [1] ursprünglich als Werkzeug zur Optimierung nichtlinearer Funktionen eingeführt. Algoritmus se pokouší simulovat chování zvířat, která ve skupinách spolupracují při hledání potravy. Podle této vlastnosti lze tento algoritmus zařadit do oblasti inteligence rojů.
PSO ovšem nevychází pouze ze sociální interakce. Shi und Eberhart erwähnen in [2], dass die Entscheidungsgleichung des Algorithmus aus drei Teilen besteht. Dabei beeinflusst der zweite Teil die Entscheidung hinsichtlich der persönlich besten Lage des Partikels im Auslegungsraum. Dieser Teil wird auch als "kognitiver Anteil" bezeichnet und stellt das eigene Denken eines Partikels dar. Proto se také PSO označuje za metodu umělé inteligence. Die PSO versucht, ein Ziel ("Finde das Minimum") mit Berücksichtigung des Umfelds durch eigenes Denken zu erreichen, das der Definition in [3] entspricht.
Použití v programu
Das Add-On Optimierung & Kosten / CO2-Emissionsabschätzung nutzt die Partikelschwarmoptimierung, um eine optimalen Belegung der globalen Parameter zu finden.
Reference
[1] J. Kennedy und R. Eberhart, "Particle swarm optimization," Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks, 1995, pp. 1942-1948 vol.4, doi: 10.1109/ICNN.1995.488968.
[2] Y. Shi und R. Eberhart, "A modified particle swarm optimizer," 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation Proceedings. IEEE World Congress on Computational Intelligence (Cat. No 98TH8360), 1998, pp. 69-73, doi: 10.1109/ICEC.1998.699146.
[3] Wikipediabeitrag, 'Artificial intelligence', Wikipedia, The Free Encyclopedia, 28 March 2022, 09:36 UTC