« Optimisation par essaim de particules » : différence entre les versions
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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’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. | ||
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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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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).
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
