粒子群最適化とは

PSO としても知られる粒子群最適化は、計算科学の分野で開発されたコンピューター手法です。 この方法では、品質の特定の尺度に関連して候補解の改善を繰り返し試行することで問題を最適化します。 これは、潜在的な解の母集団 (ここでは粒子と呼ばれます) を用意し、粒子の位置と速度に関する基本的な数式に従って探索空間内でこれらの粒子を移動させることによって問題を解決します。 この方法は粒子ベースの検索と呼ばれます。 各パーティクルの動きは、検索空間内の最もよく知られている位置に向かって誘導され、他のパーティクルによってより良い場所が特定されると、その位置が更新されます。 ただし、各パーティクルの動きは、ローカル領域内の最もよく知られている位置によっても影響されます。 これにより、ハイブが最適なオプションに向けられることが期待されます。

メリット

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :

第 1 章: 粒子群の最適化

第 2 章: 粒子フィルター

第 3 章: 群インテリジェンス

第 4 章: ミツバチのアルゴリズム

第 5 章: 魚群の検索

第 6 章: 人工蜂コロニー アルゴリズム

第 7 章: 微分を含まない最適化

第 8 章 : 複数群の最適化

第 9 章: 分散ハエの最適化

第 10 章: メタヒューリスティック

(II) 粒子群の最適化に関するよくある質問に答えます。

(III) 多くの分野で粒子群最適化を使用する実際の例。

(IV) 360 の各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 粒子群最適化技術を十分に理解している度合い。

本書の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類の粒子群の最適化に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。