PSO의 개요1995년에 제안된 최적화 알고리즘이다.이는 새와 물고기 떼의 이동 패턴에서 영감을 받아서 개발되었다.PSO는 주어진 목적 함수를 최적화하기 위해서, 여러 개의 입자( particle )로 구성된 군집( swarm )을 활용하며, 개별 입자들은 '자신의 경험'과 '군집 전체의 경험'을 활용해서 최적 해를 찾아간다.장점1. 파라미터가 적으며 수식이 적어서 구현이 간단함.2. 전역 최적해는 찾을 가능성이 높다.3. 기울기 계산이 필요하지 않아서, 비선형 or 복잡한 함수에도 적용 가능단점1. 적절한 매개변수를 사용하지 않는다면, 지역 최적해에 빠질수도 있다. 그리고 탐색속도에도 영향을 줌.2. 많은 입자가 존재할 시, 차원이 높아져서 성능이 저하된다.PSO의 동작 과정1. 입자들 초기화 2. 속..
