Zusammenfassung
Nachdem die Ansätze zur dynamischen Konfigurationsanpassung für die PSO dargestellt wurden, ist der nächste Schritt, das Wissen über die aktuelle Optimierung nicht nur zur Konfiguration zu nutzen, sondern auch als Wissen in den Schwarm zu integrieren.
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Notes
- 1.
Unter „normal" wird in dieser Arbeit die Verfolgung des g best -Wertes verstanden, der vom Schwarm gefunden wurde und nicht der von uns künstlich erzeugte. Verfolgt der Schwarm die von uns künstlich erzeugten Random Points wird ebenfalls die klassische PSO ausgeführt, daher ist letztendlich kein Unterschied festzustellen, bis auf den Austausch der g best -Werte.
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Bogon, T. (2013). Dynamische Steuerung der Partikel Schwarm Optimierung. In: Agentenbasierte Schwarmintelligenz. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-02292-1_7
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