연구/알고리즘

particle swarm optimization

particle swarm optimization: PSO는 동물들, 예를 들면 새떼라든지 개미떼들의 사회적 행동에서 영감을 얻어 Eberhart와 Kennedy에 의해서 개발된 최적화 기법이다.

개미의 예를 들어보면, 개미는 먹이를 찾아서, 찾은 먹이를 다른 동료에게 알릴때 페로몬이라는 물질을 쓴다. 개미가 움직임에 따라 페로몬을 길에 뿌리면, 개미들이 많이 움직인 길에는 자연히 페로몬이 누적되어 많이 쌓이게 될것이고, 결국 더 많은 개미들이 쌓인 페로몬을 따라서 쉽게 먹이를 찾아갈 수 있다.

이렇게 개인의 지식(개미 스스로의 지식)과 사회적 지식(길에 쌓인 페로몬의 양)에 기반하여 최적의 해를 찾는 방법을 입자군집최적화(particle swarm optimization) 이라고 한다.

이를 수식으로 나타내면 아래와 같다.

LaTeX equation

LaTeX equation

여기서 각각의 인자를 살펴보면

LaTeX equation는 입자의 속도, LaTeX equation는 입자의 위치, LaTeX equation는 시간, LaTeX equation, LaTeX equation는 랜덤값, LaTeX equation는 입자의 가장 좋은 위치, LaTeX equation는 이웃의 위치를 나타낸다.

즉, 입자는 이전에 가장 좋은 위치와 그들 이웃의 가장 좋은 위치를 조합하여 더 좋은 위치를 찾을 수 있게 한다.

이를 순서도로 나타내면 아래와 같다.
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Commented by djfhsvdsv at 2020/01/01 22:55  Reply|Edit|Delete


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