AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
粒子
群れにおける個々のエージェントで、潜在的な解を表し、探索空間内の位置と移動速度によって特徴付けられる。
用語
群れ
粒子の集団で、探索空間を共同で探索し、社会的行動を通じて最適解へ収束する。
用語
速度
粒子の探索空間内での移動ベクトルで、各反復において自身の最良位置と全体の最良位置に基づいて更新される。
用語
位置
粒子の探索空間内の座標で、最適化問題に対する特定の解を表す。
用語
個人最良位置
個々の粒子がアルゴリズム開始以降に見つけた最良解で、将来の動きを導くローカルメモリとして機能する。
用語
全体最良位置
群れ全体によって発見された最良解で、すべての粒子を最適領域へ引き寄せる参照点として使用される。
用語
慣性係数
粒子の前回速度の影響を制御するパラメータで、探索における大域探索と局所探索のバランスを取ることを可能にする。
用語
加速係数
パラメータc1とc2で、それぞれ個人最良位置と全体最良位置の粒子の運動への影響を重み付けする。
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近傍
与えられた粒子が情報を共有する粒子の部分集合であり、群れ内の通信構造を定義する。
用語
近傍トポロジー
粒子間の接続構造であり、情報が群れ内でどのように流れるかを決定し、収束速度と解の多様性に影響を与える。
用語
収束
群れの粒子が徐々に探索空間の共通領域に向かうプロセスであり、解の安定化を示す。
用語
収束係数
最適解周辺での粒子の振動振幅を制御することで、アルゴリズムの収束を保証する乗算パラメータ。
用語
多様化
アルゴリズムが探索空間の異なる領域を探索する能力であり、局所最適解を回避し、有望な新たな解を発見する。
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集中化
既に発見された有望な解の周辺に焦点を当てた探索段階であり、局所解の品質を洗練・改善する。
用語
目的関数
各粒子の位置の品質を評価する数学的関数であり、群れの最適解への進化を導く基準として機能する。
用語
探索空間
最適化問題のすべての可能な解を含む多次元領域であり、粒子が最適解を見つけるために移動する空間。
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