Parçacık Sürü Optimizasyonu PSO (Particle Swarm Optimization)

Genel olarak PSO

•1995 yılında Dr. Eberhart ve Dr. Kennedy tarafından geliştirilmiş popülasyon temelli
sezgisel bir optimizasyon tekniğidir.

•PSO’nun temelinin sosyolojik esinlemeli olduğu söylenebilir.

•Kuş veya balık sürülerinin sosyal davranışlarından esinlenerek geliştirilmiştir. 

Sunumu indirmek için tıklayın

Birbirleriyle ve çevresiyle etkileşim içerisinde olan bireylerin davranışları incelenerek geliştirilmiştir.

Bu kavram parçacık zekası olarak da isimlendirilmektedir. 

PSO’da parçacık olarak isimlendirilen potansiyel çözümler, mevcut en iyi çözümleri takip ederek problem uzayında gezinirler.

PSO, fonksiyon optimizasyonu, çizelgeleme, yapay sinir ağları, bulanık mantık sistemleri, görüntü işleme, mekanik tasarım problemleri ve güç sistemleri gibi pek çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.

•PSO, optimum ya da optimuma yakın çözüm bulmak için önce herbiri aday çözümü sunan bireyler (parçacıklar) oluşturur.

•Bu bireylerin oluşturulması gelişigüzel, düzenli  ya da her iki şekilde yapılabilir.

•Bireylerin bir araya gelmesinden çözüm için gerçekleştirilen popülasyonumuz (sürü) meydana gelir.

•Pratikte, 2 ve 100 arası boyuttaki çoğu gerçek problemler için 20 parçacıklı bir sürü oldukça iyi çalışmaktadır.

•Uyarlamalı sürü boyutuda kullanılabilir.

•PSO, bireyler arasındaki bilginin paylaşımını esasalır. Her bir parçacık kendi pozisyonunu sürüdeki en iyi pozisyona doğru ayarlarken, bir önceki tecrübesinden de yararlanır.

ir.  

Temel Mantık

•Her parçacık optimumu arar

•Her parçacık hareket eder ve bu nedenle bir hıza sahiptir.

•Her parçacık şimdiye kadarki en iyi sonuca sahip olduğu yerdeki konumunu hatırlar (pbest)

•Fakat bu yeterli olmayacaktır; Parçacıkların aradığı hedefi bulmak için yardıma ihtiyacı vardır.

Sürüdeki parçacıklar birlikte çalışır. Keşfettikleri yer hakkında bilgi alışverişinde bulunurlar.

İşbirliği çok basittir. Temel PSO'da şunun gibidir:

•Her parçacığın bir komşuluğu vardır.

•Bir parçacık komşuluklarının uygunluklarını bilir ve en uygun olanın    pozisyonunu kullanır.

•Bu konum sadece parçacık hızını ayarlamak için kullanılır