« Optimisation par essaim de particules » : différence entre les versions
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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). | |||
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Version du 12 mai 2019 à 10:35
Domaine
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
optimisation par essaim de particules loc.nominale, fém.
Anglais
Particle swarm optimization
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
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
