Słownik AI
Kompletny słownik sztucznej inteligencji
Facteur de constriction (χ)
Coefficient multiplicatif alternatif à l'inertie, garantissant la convergence du PSO en bornant les amplitudes de vitesse selon la formule de Clerc et Kennedy.
Mécanisme d'inertie adaptative
Stratégie où le coefficient w varie dynamiquement pendant l'optimisation, typiquement en décroissance linéaire ou non-linéaire pour favoriser l'exploration initiale puis l'exploitation finale.
Auto-adaptation des coefficients
Approche où les paramètres c1 et c2 évoluent en fonction des performances des particules, permettant un équilibre dynamique entre apprentissage individuel et social.
Méthode de randomisation des coefficients
Technique introduisant des variables aléatoires r1 et r2 dans l'équation de vitesse pour stochastifier l'influence des composantes cognitives et sociales à chaque itération.
Paramètre d'accélération
Terme générique désignant la somme φ = c1 + c2, dont la valeur critique (φ > 4) conditionne le comportement oscillatoire ou convergent du système PSO.
Stratégie d'équilibrage exploration-exploitation
Ensemble de règles ajustant dynamiquement w, c1 et c2 pour maintenir un compromis optimal entre la découverte de nouveaux bassins d'attraction et l'affinement des solutions prometteuses.
Coefficient de mutation PSO
Paramètre contrôlant la probabilité d'appliquer une perturbation aléatoire aux particules stagnantes, souvent utilisé en complément de l'ajustement des coefficients PSO traditionnels.
Fenêtre glissante d'adaptation
Période temporelle sur laquelle les performances des particules sont évaluées pour ajuster les coefficients PSO, permettant une réactivité aux changements de paysage de fitness.
Mécanisme de réinitialisation conditionnelle
Processus déclenchant la réinitialisation des coefficients ou des vitesses lorsque des critères de stagnation sont détectés, évitant les minima locaux prématurés.
Hybridation PSO-Gradient
Combination où les coefficients PSO sont modulés par des informations de gradient, utilisant c1 pour la descente de gradient locale et c2 pour la recherche globale.
Paramètre d'élitisme social
Coefficient modifiant c2 pour donner un poids supplémentaire aux particules élites, accélérant la convergence vers les régions de haute qualité identifiées par le swarm.
Mécanisme d'oubli exponentiel
Stratégie où l'influence des pbest et gbest historiques décroît exponentiellement, implémentée via une adaptation temporelle de c1 et c2.
Coefficient de diversité
Métrique dérivée des paramètres PSO mesurant la dispersion du swarm, utilisée pour ajuster automatiquement w afin de maintenir une diversité suffisante.
Système multi-essaims hiérarchique
Architecture où différents sous-essaims opèrent avec des coefficients (w, c1, c2) distincts, permettant une spécialisation des rôles exploration/exploitation.
Paramètre de frottement visqueux
Alternative au coefficient d'inertie introduisant un amortissement proportionnel à la vitesse actuelle, modélisant le PSO comme un système dynamique avec dissipation d'énergie.