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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 :
56 pair: Variant ; CanonicalPSO
59 - "PSO" (Canonical PSO, voir [ZambranoBigiarini13]_), algorithme canonique d'essaim particulaire, robuste et défini comme la référence des algorithmes d'essaims particulaires,
60 - "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.
62 .. ------------------------------------ ..
63 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
65 .. include:: snippets/Background.rst
67 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
69 .. include:: snippets/Observation.rst
71 .. include:: snippets/ObservationError.rst
73 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
75 .. ------------------------------------ ..
76 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
78 .. include:: snippets/BoundsWithNone.rst
80 .. include:: snippets/BoxBounds.rst
82 .. include:: snippets/CognitiveAcceleration.rst
84 .. include:: snippets/InertiaWeight.rst
86 .. include:: snippets/InitializationPoint.rst
88 .. include:: snippets/MaximumNumberOfFunctionEvaluations.rst
90 .. include:: snippets/MaximumNumberOfIterations_50.rst
92 .. include:: snippets/NumberOfInsects.rst
94 .. include:: snippets/QualityCriterion.rst
96 .. include:: snippets/SetSeed.rst
98 .. include:: snippets/SocialAcceleration.rst
100 StoreSupplementaryCalculations
101 .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
103 *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires,
104 qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
105 l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Leur
106 disponibilité implique, potentiellement, des calculs ou du stockage coûteux.
107 La valeur par défaut est donc une liste vide, aucune de ces variables n'étant
108 calculée et stockée par défaut (sauf les variables inconditionnelles). Les
109 noms possibles pour les variables supplémentaires sont dans la liste suivante
110 (la description détaillée de chaque variable nommée est donnée dans la suite
111 de cette documentation par algorithme spécifique, dans la sous-partie
112 "*Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme*") : [
118 "CurrentIterationNumber",
123 "SimulatedObservationAtBackground",
124 "SimulatedObservationAtCurrentState",
125 "SimulatedObservationAtOptimum",
129 ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
131 .. include:: snippets/VelocityClampingFactor.rst
133 .. ------------------------------------ ..
134 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
136 .. include:: snippets/Analysis.rst
138 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
140 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
142 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
144 .. ------------------------------------ ..
145 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
147 .. include:: snippets/Analysis.rst
149 .. include:: snippets/BMA.rst
151 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
153 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
155 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
157 .. include:: snippets/CurrentIterationNumber.rst
159 .. include:: snippets/CurrentState.rst
161 .. include:: snippets/Innovation.rst
163 .. include:: snippets/OMA.rst
165 .. include:: snippets/OMB.rst
167 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
169 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
171 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
173 .. ------------------------------------ ..
174 .. _section_ref_algorithm_ParticleSwarmOptimization_examples:
176 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
178 - :ref:`section_ref_algorithm_DerivativeFreeOptimization`
179 - :ref:`section_ref_algorithm_DifferentialEvolution`
180 - :ref:`section_ref_algorithm_TabuSearch`
182 .. ------------------------------------ ..
183 .. include:: snippets/Header2Algo07.rst
186 - [ZambranoBigiarini13]_