مقاله یا مطلب در ارتباط با Particle Swarm Optimization(PSO)

Particle SwarmOptimization : PSO

الگوریتم PSO یك الگوریتم جستجوی اجتماعی است كه از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده است. در ابتدا این الگوریتم به منظور كشف الگوهای حاكم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شكل بهینه‌ی دسته به كار گرفته شد. در PSO، particleها در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مكان particleها در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر particleهای Swarm روی چگونگی جستجوی یك particle اثر می‌گذارد. نتیجه‌ی مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است كه particleها به سمت نواحی موفق میل می‌كنند. Particleها در Swarm از یكدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند.

Particleswarm Optimitation Algorithm

اساس كار PSO بر این اصل استوار است كه در هر لحظه هر particle مكان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مكانی كه تاكنون در آن قرار گرفته است و بهترین مكانی كه در كل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌كند.

فرض كنید می‌خواهیم زوج مرتب [x,y] را طوری بدست آوریم كه تابع F(x,y)=x2+y2، مینیمم شود. ابتدا نقاطی را به صورت تصادفی در فضای جستجو، روی صفحه‌ی x-y انتخاب می‌كنیم. فرض كنید این Swarm را به 3 همسایگی تقسیم كنیم كه در هر همسایگی نقاط موجود با یكدیگر تعامل دارند. در هر همسایگی هر یك از نقاط به سمت بهترین نقطه در آن همسایگی و بهترین مكانی كه آن نقطه تاكنون در آن قرار داشته است، حركت می‌كند. برای حل یك مسئله چند متغیر بهینه‌سازی می‌توان از چند Swarm استفاده كرد كه هر یك از Swarmها كار مخصوصی را انجام می‌دهند. این همان ایده‌ای است كه Ant colony از آن ریشه می‌گیرد. از آنجا كه دانش Swarm intelligence بسیار جدید است در حال حاضر كاربردهای كمی از آن شناخته شده است. ولی صاحبنظران معتقدند با این رشد روزافزون، Swarm intelligence می‌تواند نقش مهمی را در علوم مختلف از جمله مهندسی نفت ایفا كند.

منبع : نفت تایمز

برای انگلیسی و اطلاعات کامل به لینک زیر سر بزنید :

کد:

http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_swarm_optimization