Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması

Parçacık sürü optimizasyonu(PSO) hayvanlar arasındaki sosyal etkileşimden esinlenilerek geliştirilmiş bir optimizasyon tekniğidir. PSO, bireyleri arasındaki sosyal etkileşimi kullanarak arama uzayında bireyleri en anlamlı bölgeye yönlendirir.

Algoritma başlangıçta rastgele atanmış bireylerle (parçacık) başlatılır. Her bir iterasyonda, parçacıkların hızları ve pozisyonları güncellenir. Sürüdeki her parçacık problem için bir çözüm adayı olarak değerlendirilebilir. N elemana sahip sürünün i. Parçacığı eşitlik(1)’de verilen bir vektör olarak tanımlanır.

p_i=[p_{i1}, p_{i2}, ..., p_{iN}] (1)

Her parçacık arama uzayında, o iterasyona kadar kendisinin en iyi pozisyonu (yerel en iyi, p_{yei}(Eşitlik.2) ) ve  tüm popülasyon için o ana kadar en iyi (küresel en iyi, p_{kei}(Eşitlik.3))  pozisyona sahip parçacığın pozisyonuna bağlı olarak konum değiştirir.

p_{yei}=[p_{yei1}, p_{yei2}, ..., p_{yeiN}] (2)

p_{kei}=[p_{kei1}, p_{kei2}, ..., p_{keiN}] (3)

i. parçacığın pozisyonundaki değişim hızı parçacık hızı (vi) olarak adlandırılır(eşitlik 4).

v_{i}=[v_{i1}, v_{i2}, ..., v_{iN}] (4)

Parçacık hızlarının güncellenmesi için eşitlik(5) kullanılır.

v_i(n+1)=E[v_i(n) + a_1r_1(p_{yei,i}(n)-p_{i}(n)) + a_2r_2(p_{kei,i}(n)-p_{i}(n))] (5)

Hızlarının belirlenmesinden sonra parçacıklar eşitlik 6’ye göre güncellenir.

p_i(n+1)=p_i(n) + v_i(n + 1) (6)

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.