Fachrat Informatik - Forum

Quoted

Rolf Wanka, Department Informatik,
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Die Partikelschwarm-Optimierung (PSO) ist eine populäre Meta-Heuristik, die
zur Optimierung von kontinuierlichen Funktionen eingesetzt wird, wenn
diese durch eine "black box" gegeben sind, also nicht in geschlossener
Form vorliegen. PSO ist dabei vom Verhalten von in der Natur vorkommenden
Schwärmen inspiriert. Ihre Vorteile sind ihre einfache Implementierbarkeit,
ihre einfache Adaptionsfähigkeit an konkrete Probleme und die experimentelle
Beobachtung, dass oft sehr gute Ergebnisse schnell gefunden werden.

Wie es bei Heuristiken üblich ist, entzieht sich auch die PSO in weiten
Teilen einer mathematischen Untersuchung. In diesem Vortrag wird zum einen
eine Analyse vorgestellt, aus der eine Parameterauswahl so getroffen werden
kann, dass sich der Schwarm zumindest auf eine Lösung einigt, d.h.,
dass der Schwarm gegen eine Lösung konvergiert. Zum anderen zeigen wir,
dass für eine sehr allgemeine Klasse von Funktionen die PSO "fast sicher"
(im mathematischen Sinn) lokale Optima findet.

(Gemeinsame Arbeiten mit Manuel Schmitt)