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18 Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
20 See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
22 Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
24 .. index:: single: ParticleSwarmOptimization
25 .. index:: single: Optimisation globale
26 .. index:: single: Globale (optimisation)
27 .. _section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization:
29 Algorithme de calcul "*ParticleSwarmOptimization*"
30 --------------------------------------------------
32 .. ------------------------------------ ..
33 .. include:: snippets/Header2Algo01.rst
35 Cet algorithme réalise une estimation de l'état d'un système par minimisation
36 d'une fonctionnelle d'écart :math:`J` en utilisant une méthode évolutionnaire
37 d'essaim particulaire. C'est une méthode qui n'utilise pas les dérivées de la
38 fonctionnelle d'écart. Elle est basée sur l'évolution d'une population (appelée
39 "essaim") d'états (chaque individu étant appelé une "particule" ou un insecte).
40 Elle entre dans la même catégorie que les
41 :ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`,
42 :ref:`section_ref_algorithm_DifferentialEvolution` ou
43 :ref:`section_ref_algorithm_TabuSearch`.
45 C'est une méthode d'optimisation permettant la recherche du minimum global
46 d'une fonctionnelle d'erreur :math:`J` quelconque de type :math:`L^1`,
47 :math:`L^2` ou :math:`L^{\infty}`, avec ou sans pondérations, comme décrit dans
48 la section pour :ref:`section_theory_optimization`. La fonctionnelle d'erreur
49 par défaut est celle de moindres carrés pondérés augmentés, classiquement
50 utilisée en assimilation de données.
52 Il existe diverses variantes de cet algorithme. On propose ici les formulations
53 stables et robustes suivantes :
57 pair: Variant ; CanonicalPSO
60 - "PSO" (Canonical PSO, voir [ZambranoBigiarini13]_), algorithme canonique d'essaim particulaire, robuste et défini comme la référence des algorithmes d'essaims particulaires,
61 - "OGCR" (Simple PSO sans bornes sur les insectes ou les vitesses), algorithme simplifié d'essaim particulaire, déconseillé car peu robuste, mais parfois beaucoup plus rapide.
63 .. ------------------------------------ ..
64 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
66 .. include:: snippets/Background.rst
68 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
70 .. include:: snippets/Observation.rst
72 .. include:: snippets/ObservationError.rst
74 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
76 .. ------------------------------------ ..
77 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
79 .. include:: snippets/BoundsWithNone.rst
81 .. include:: snippets/BoxBounds.rst
83 .. include:: snippets/CognitiveAcceleration.rst
85 .. include:: snippets/InertiaWeight.rst
87 .. include:: snippets/InitializationPoint.rst
89 .. include:: snippets/MaximumNumberOfFunctionEvaluations.rst
91 .. include:: snippets/MaximumNumberOfIterations_50.rst
93 .. include:: snippets/NumberOfInsects.rst
95 .. include:: snippets/QualityCriterion.rst
97 .. include:: snippets/SetSeed.rst
99 .. include:: snippets/SocialAcceleration.rst
101 StoreSupplementaryCalculations
102 .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
104 *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires,
105 qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
106 l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Leur
107 disponibilité implique, potentiellement, des calculs ou du stockage coûteux.
108 La valeur par défaut est donc une liste vide, aucune de ces variables n'étant
109 calculée et stockée par défaut (sauf les variables inconditionnelles). Les
110 noms possibles pour les variables supplémentaires sont dans la liste suivante
111 (la description détaillée de chaque variable nommée est donnée dans la suite
112 de cette documentation par algorithme spécifique, dans la sous-partie
113 "*Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme*") : [
119 "CurrentIterationNumber",
124 "SimulatedObservationAtBackground",
125 "SimulatedObservationAtCurrentState",
126 "SimulatedObservationAtOptimum",
130 ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
132 .. include:: snippets/VelocityClampingFactor.rst
134 .. ------------------------------------ ..
135 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
137 .. include:: snippets/Analysis.rst
139 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
141 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
143 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
145 .. ------------------------------------ ..
146 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
148 .. include:: snippets/Analysis.rst
150 .. include:: snippets/BMA.rst
152 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
154 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
156 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
158 .. include:: snippets/CurrentIterationNumber.rst
160 .. include:: snippets/CurrentState.rst
162 .. include:: snippets/Innovation.rst
164 .. include:: snippets/OMA.rst
166 .. include:: snippets/OMB.rst
168 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
170 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
172 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
174 .. ------------------------------------ ..
175 .. _section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization_examples:
177 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
179 - :ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`
180 - :ref:`section_ref_algorithm_DifferentialEvolution`
181 - :ref:`section_ref_algorithm_TabuSearch`
183 .. ------------------------------------ ..
184 .. include:: snippets/Header2Algo07.rst
187 - [ZambranoBigiarini13]_