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Veuillez expliquer ce qu'est "l'optimisation de l'essaim de particules"
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En informatique, l'optimisation par essaim de particules (PSO) est une méthode informatique qui optimise un problème en essayant de manière itérative d'améliorer une solution candidate par rapport à une mesure de qualité donnée. Il résout un problème en ayant une population de solutions candidates, ici appelées particules, et en déplaçant ces particules dans l'espace de recherche selon une formule mathématique simple sur la position et la vitesse de la particule. Le mouvement de chaque particule est influencé par sa meilleure position locale connue, mais est également guidé vers les meilleures positions connues dans l'espace de recherche, qui sont mises à jour au fur et à mesure que de meilleures positions sont trouvées par d'autres particules. Cela devrait déplacer l'essaim vers les meilleures solutions.
PSO est à l'origine attribué à Kennedy, Eberhart et Shi et a d'abord été destiné à simuler le comportement social, en tant que représentation stylisée du mouvement des organismes dans un troupeau d'oiseaux ou un banc de poissons. L'algorithme a été simplifié et il a été observé qu'il effectuait une optimisation. Le livre de Kennedy et Eberhart décrit de nombreux aspects philosophiques de la PSO et de l'intelligence en essaim. Une étude approfondie des applications PSO est réalisée par Poli. Récemment, une revue complète des travaux théoriques et expérimentaux sur les PSO a été publiée par Bonyadi et Michalewicz.
PSO est une métaheuristique car elle fait peu ou pas d'hypothèses sur le problème à optimiser et peut rechercher de très grands espaces de solutions candidates. De plus, PSO n'utilise pas le gradient du problème à optimiser, ce qui signifie que PSO n'exige pas que le problème d'optimisation soit différentiable comme l'exigent les méthodes d'optimisation classiques telles que la descente de gradient et les méthodes de quasi-newton. Cependant, les métaheuristiques telles que PSO ne garantissent pas qu'une solution optimale soit jamais trouvée.