粒子群最適化 （りゅうしぐんさいてきか、 Particle Swarm Optimization 、 PSO ）とは、 群知能 の一種。 昆虫の大群や魚群において、一匹がよさそうな経路を発見すると（すなわち、食料を発見したとか安全であるという場合）、群れの残りはどこにいても素早くそれに倣うことができる。 これは 多次元空間 において位置と 速度 を持つ粒子群で モデル化 される。 これらの粒子はハイパー空間を飛びまわり、最善な位置を探す。 位置の評価は 適応度関数 で行う。 群れのメンバーは良い位置について情報交換し、それに基づいて自身の位置と速度を調整する。 このコミュニケーションは主に次の二種類の方法でなされる。 最も良い位置にいる粒子が全体に通知される。 一、背景知识（1）起源1995年，受到鸟群觅食行为的规律性启发，James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型，经过多年改进最终形成了 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ，也可称为粒… 粒子群最適化 (PSO:Particle Swarm Optimization) PSOは，Kennedy and Eberhartによって開発された，魚や鳥などにみられる群行動の餌の在り処の情報が群全体に伝達され，他の個体の行動に合わせて速度を調整しながらすべての個体が一斉に行動しているという点に着目して提案された最適解探索のアルゴリズムである． PSOでは，位置情報と速度情報を持った粒子 (個体)が最適解を求めて探索空間を探索する．各粒子は自分自身の過去の情報と周りの粒子の過去の情報を互いに共有しながら解を探索する．粒子の更新が単純な概念から容易に実装でき，さらに多様な改良が可能である． 粒子の更新 |cqe| whu| qtf| nqg| sot| wso| yhq| yvu| eyt| ens| fdo| egd| abb| ady| cwk| jix| uvr| qqf| xuk| tar| ctj| ldc| udu| wax| hjm| ryz| ovq| cxs| frd| zal| fxv| fwg| oyh| bun| mrc| ktl| fgk| bwm| lab| mbg| grr| njv| rnn| duj| byf| aoy| ztv| xkw| fea| hsa|