입자 군집 최적화란?

입자 군집은 모집단 기반 알고리즘입니다. 그 점에서 유전 알고리즘과 유사합니다. 입자라고 부르는 개체들의 집합이 한 영역 전체를 스텝별로 이동합니다. 알고리즘은 매 스텝마다 각 입자에서의 목적 함수를 평가합니다. 이 평가 후에 알고리즘은 각 입자의 새로운 속도를 결정합니다. 입자들이 이동하면 알고리즘은 다시 평가를 수행합니다.

이 알고리즘은 떼 지어 다니는 새나 곤충으로부터 영감을 얻은 것입니다. 각 입자는 자신이 현재까지 찾은 최적의 위치로 향해 가고 동시에 군집의 다른 구성원이 찾은 최적의 위치로도 향하게 됩니다. 몇 번의 스텝을 거치면 모집단은 어느 한 위치를 중심으로 합쳐질 수도 있고, 몇몇의 위치를 중심으로 합쳐질 수도 있고, 계속해서 이동할 수도 있습니다.