Particle Swarm Optimization

Why Trust Techopedia

What Does Particle Swarm Optimization Mean?

Particle swarm optimization (PSO) is a population-based stochastic method that helps with optimization problems. It is modeled after natural processes, such as the flocking of birds or the movement of schools of fish.

Advertisements

Techopedia Explains Particle Swarm Optimization

Particle swarm optimization works with a set of feasible solutions and constraints on an optimization problem. The optimization problem has to have a target condition – then the algorithm works to solve the problem and provide the best values.

Particle swarm optimization was developed in 1995 by Russell Eberhard and James Kennedy. These researchers started out looking at computer simulations of bird flocking, and then worked to perfect the algorithm based on this research. Now, particle swarm optimization can help engineers to solve all sorts of machine learning problems, based on the idea that monitoring the disparate “particles,” or, for example, parts of a peer to peer network, will deliver actionable insights.

Advertisements

Related Terms

Margaret Rouse
Editor

Margaret jest nagradzaną technical writerką, nauczycielką i wykładowczynią. Jest znana z tego, że potrafi w prostych słowach pzybliżyć złożone pojęcia techniczne słuchaczom ze świata biznesu. Od dwudziestu lat jej definicje pojęć z dziedziny IT są publikowane przez Que w encyklopedii terminów technologicznych, a także cytowane w artykułach ukazujących się w New York Times, w magazynie Time, USA Today, ZDNet, a także w magazynach PC i Discovery. Margaret dołączyła do zespołu Techopedii w roku 2011. Margaret lubi pomagać znaleźć wspólny język specjalistom ze świata biznesu i IT. W swojej pracy, jak sama mówi, buduje mosty między tymi dwiema domenami, w ten…