Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)

Pengertian Particle Swarm Optimization (PSO) 

Particle Swarm Optimization (PSO) adalah sebuah algoritma metaheuristik yang terinspirasi oleh perilaku sosial dari sekumpulan entitas atau partikel dalam sebuah ruang pencarian. Algoritma ini pertama kali diperkenalkan oleh Kennedy dan Eberhart pada tahun 1995.

Konsep dasar dari PSO adalah simulasi gerakan sekumpulan partikel dalam mencari solusi terbaik dalam ruang pencarian berdasarkan pengalaman individu dan pengalaman kolektif dari seluruh populasi partikel tersebut. Setiap partikel dalam PSO memiliki posisi dan kecepatan dalam ruang pencarian, dan mereka bergerak di sepanjang dimensi pencarian dengan tujuan untuk menemukan solusi yang optimal.

Proses optimisasi dalam PSO dilakukan dengan memperbarui posisi dan kecepatan setiap partikel berdasarkan informasi terbaik yang ditemukan oleh partikel itu sendiri (pBest) dan oleh seluruh populasi partikel (gBest). Perubahan posisi dan kecepatan partikel ini dipengaruhi oleh faktor inersia, pengaruh pengalaman pribadi (pBest), dan pengaruh pengalaman sosial (gBest).

Berikut adalah beberapa langkah utama dalam algoritma PSO:

1. Inisialisasi: Mulai dengan menginisialisasi posisi dan kecepatan setiap partikel dalam ruang pencarian, biasanya secara acak.

2. Evaluasi: Evaluasi setiap partikel berdasarkan fungsi objektif yang ingin dioptimalkan.

3. Pembaruan pBest dan gBest: Setiap partikel memperbarui informasi terbaik pribadinya (pBest) dan informasi terbaik dari seluruh populasi (gBest) berdasarkan hasil evaluasi.

4. Perubahan posisi dan kecepatan: Setiap partikel memperbarui posisinya dan kecepatannya berdasarkan informasi pBest dan gBest, dengan memperhitungkan faktor inersia dan pengaruh pengalaman pribadi serta sosial.

5. Kriteria berhenti: Algoritma akan berhenti saat mencapai kriteria berhenti yang telah ditentukan, misalnya ketika mencapai solusi yang memenuhi syarat atau telah mencapai batasan iterasi yang ditentukan sebelumnya.

PSO telah digunakan secara luas dalam berbagai bidang, termasuk optimisasi numerik, pengaturan parameter, pembelajaran mesin, dan desain mesin. Keunggulan PSO meliputi kemudahan implementasi, kemampuan untuk menangani masalah multi-dimensi yang kompleks, dan kemampuan untuk mencapai solusi yang baik dalam waktu yang relatif singkat.

Baca Juga: Travelling Salesman Problem Menggunakan Algoritma Genetika

Coding Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)

Pada video berikut ini merupakan pembahasan coding Particle Swarm Optimization untuk permasalahan travelling salesman problem.




Demikian artikel tentang Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dan video implementasi PSO pada permasalahan Travelling Salesman Problem. Terima kasih telah berkunjung di faqirilmu.com 


Referensi:

Santosa, Budi & Ai, Jin. 2017. Pengantar Metaheuristik Implementasi dengan Matlab. ITS Tekno Sains: Surabaya.



Komentar

Postingan populer dari blog ini

Cara Membaca nilai R Tabel dan Download R Tabel (Tabel R)

Analisis Crosstab dengan SPSS [Uji Chi-Square dan Correlation]

Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS

Pengertian Data View dan Variabel View SPSS serta Fungsinya

Cara Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS