• Buradasın

    Pso yöntemi nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    PSO (Parçacık Sürü Optimizasyonu) yöntemi, kuş ve balık sürülerinin sosyal davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş bir meta-sezgisel algoritmadır 14.
    PSO yönteminin çalışma prensibi şu adımlardan oluşur:
    1. Başlangıç: Çözümü arayacak sürü ve gerekli parametreler belirlenir 1. Parçacıklara rastgele konumlar atanır 5.
    2. Uygunluk Değerinin Hesaplanması: Her parçacığın çözüme yakınlığı, uygunluk fonksiyonu ile ölçülür 13.
    3. Hız ve Konum Güncelleme: Değişim hızı fonksiyonu ile her parçacığın yapacağı hareket belirlenir ve yeni durumları ayarlanır 1.
    4. En İyi Değerlerin Güncellenmesi: Her parçacığın kendi en iyi durumu (pbest) ve tüm sürünün en iyi durumu (gbest) güncellenir 13.
    5. Sonlandırma: Belirlenen sonlandırma koşullarına ulaşılıp ulaşılmadığı kontrol edilir 3. Koşullar sağlanmıyorsa 1. adıma dönülür, sağlanıyorsa algoritma durdurulur 3.
    PSO, türev gerektirmeyen ve global noktaya yakın bir noktadan arama yapma zorunluluğu olmayan bir yöntemdir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. baeldung.com
        1
      2. 9lib.net
        2
      3. simulationtutor.com
        3
      4. medium.com
        4
      5. 5

    Konuyla ilgili materyaller

    PSO nedir?

    PSO (Particle Swarm Optimization), 1995 yılında Dr. Eberhart ve Dr. Kennedy tarafından geliştirilmiş, popülasyon tabanlı sezgisel bir optimizasyon tekniğidir. PSO'nun temel özellikleri: Çözüm arayışı: PSO'da çözümü arayan her bir bireye parçacık, tüm parçacıkların bulunduğu popülasyona ise sürü adı verilir. Uygunluk fonksiyonu: Parçacıkların çözüme ne kadar yakın olduğunu anlamak için uygunluk fonksiyonu kullanılır. Değişim hızı: Her parçacığın yapacağı hareket, değişim hızı fonksiyonu ile belirlenir. Yakınsama: Tüm parçacıklar, en iyi çözüme sahip parçacığa çekilerek yakınsama sağlanır. Kullanım alanları: Kümeleme: Veri setlerini mesafeye dayalı olarak kümelere ayırmak için kullanılır. Sinir ağı eğitimi: PSO, sinir ağlarını eğitmek için uygun bir algoritmadır. PSO, hızlı sonuç bulması, az parametre gerektirmesi ve yerel optimumlara takılma riskinin az olması gibi avantajlara sahiptir.
    5 kaynak