Particle swarm optimization (PSO)

[ˈpɑːrtɪkl swɔːrm ˌɑːptɪməˈzeɪʃn] パーティクルスウォームオプティマイゼーション

1. 粒子群最適化 (PSO) は、鳥の群れや魚の群れの行動をモデルにした、反復的な計算最適化アルゴリズムです。各「粒子」は解空間を探索し、自分自身の最良の位置と群れ全体の最良の位置に基づいて移動することで、協力的に最適解を見つけ出します。

粒子群最適化(PSO)は、鳥の群れや魚の群れのような集団の行動をモデルにした、反復的な最適化アルゴリズムです。各「粒子」は解空間を探索し、自分自身が見つけた最良の位置と、群れ全体が見つけた最良の位置(グローバルベスト)の両方に基づいて移動します。これにより、群れ全体で協調的に最適解を見つけ出すことができます。複雑な問題の最適解を効率的に探索するために利用されます。
Particle Swarm Optimization is a metaheuristic optimization algorithm inspired by the social behavior of bird flocking or fish schooling. (粒子群最適化は、鳥の群れや魚の群れの社会的行動に触発されたメタヒューリスティック最適化アルゴリズムです。)
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