Daftar Isi:
- Definisi - Apa yang dimaksud dengan Particle Swarm Optimization (PSO)?
- Techopedia menjelaskan Particle Swarm Optimization (PSO)
Definisi - Apa yang dimaksud dengan Particle Swarm Optimization (PSO)?
Particle swarm optimization (PSO) adalah metode stokastik berbasis populasi yang membantu masalah optimasi. Ini dimodelkan setelah proses alami, seperti berkelompok burung atau pergerakan aliran ikan.
Techopedia menjelaskan Particle Swarm Optimization (PSO)
Optimalisasi segerombolan partikel bekerja dengan serangkaian solusi yang layak dan kendala pada masalah optimasi. Masalah optimisasi harus memiliki kondisi target - maka algoritma berfungsi untuk menyelesaikan masalah dan memberikan nilai terbaik.
Optimalisasi segerombolan partikel dikembangkan pada tahun 1995 oleh Russell Eberhard dan James Kennedy. Para peneliti ini mulai melihat simulasi komputer burung berkelompok, dan kemudian bekerja untuk menyempurnakan algoritma berdasarkan penelitian ini. Sekarang, optimasi kerumunan partikel dapat membantu para insinyur untuk menyelesaikan semua jenis masalah pembelajaran mesin, berdasarkan pada gagasan bahwa pemantauan "partikel" yang berbeda, atau, misalnya, bagian dari jaringan peer to peer, akan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
