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==Définition==
L’optimisation par essaim de particules (OEP) est une méthode d’optimisation stochastique basée sur la reproduction d’un comportement social d'animaux dans un essaim.


 
Le mouvement de chaque particule est influencé par sa position et son histoire, mais est également influencée par son voisinage. On s'attend à ce que cela déplace l'essaim vers les meilleures solutions.
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==Définition==
L’optimisation par essaim de particules (OEP) est une méthode d’optimisation stochastique basée sur la reproduction d’un comportement social d'animaux dans un essaim. L'OEP optimise un problème en essayant de façon itérative de la meilleure solution parmi une population de solutions candidates, en déplaçant des particules dans l'espace de recherche selon des formules mathématiques simples sur la position et la vitesse des particules. Le mouvement de chaque particule est influencé par sa position et son histoire, mais est également influencée par son voisinage. On s'attend à ce que cela déplace l'essaim vers les meilleures solutions.


==Français==
==Français==
'''optimisation par essaim de particules'''  <small>loc.nominale, fém.</small>
'''optimisation par essaim de particules'''   


==Anglais==
==Anglais==
'''Particle swarm optimization'''
'''Particle swarm optimization'''


 
==Sources==
 
<small>


NOTA L'algorithme OEP est initialisé par une population de solutions potentielles aléatoires, interprétées comme des particules se déplaçant dans l'espace de recherche. Chaque particule est attirée vers sa meilleure position découverte par le passé ainsi que vers la meilleure position découverte par les particules de son voisinage (ou de tout l'essaim, dans la version globale de l'algorithme).
NOTA L'algorithme OEP est initialisé par une population de solutions potentielles aléatoires, interprétées comme des particules se déplaçant dans l'espace de recherche. Chaque particule est attirée vers sa meilleure position découverte par le passé ainsi que vers la meilleure position découverte par les particules de son voisinage (ou de tout l'essaim, dans la version globale de l'algorithme).
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[https://archipel.uqam.ca/6189/1/D2572.pdf Source : Nouaouria, Nabila, archipel.uqam.ca]
[https://archipel.uqam.ca/6189/1/D2572.pdf Source : Nouaouria, Nabila, archipel.uqam.ca]


[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe]] ([[Discussion utilisateur:Claude COULOMBE|discussion]])
 
[https://www.24pm.com/117-definitions/459-optimisation-des-essaim-de-particules      Source : 24pm Academy]


[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=optimisation+par+essaim+de+particules+&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs  Source : TERMIUM Plus  ]
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=optimisation+par+essaim+de+particules+&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs  Source : TERMIUM Plus  ]
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:07

Définition

L’optimisation par essaim de particules (OEP) est une méthode d’optimisation stochastique basée sur la reproduction d’un comportement social d'animaux dans un essaim.

Le mouvement de chaque particule est influencé par sa position et son histoire, mais est également influencée par son voisinage. On s'attend à ce que cela déplace l'essaim vers les meilleures solutions.

Français

optimisation par essaim de particules

Anglais

Particle swarm optimization

Sources

NOTA L'algorithme OEP est initialisé par une population de solutions potentielles aléatoires, interprétées comme des particules se déplaçant dans l'espace de recherche. Chaque particule est attirée vers sa meilleure position découverte par le passé ainsi que vers la meilleure position découverte par les particules de son voisinage (ou de tout l'essaim, dans la version globale de l'algorithme).

Source : Nouaouria, Nabila, archipel.uqam.ca


Source : 24pm Academy

Source : TERMIUM Plus

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Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki