Odborné vysvětlení: Částicová optimalizace hejna je metaheuristický optimalizační algoritmus inspirovaný sociálním chováním ptačích hejn nebo rybích škol. V kontextu AI se používá k hledání optimálních řešení v komplexních prostorech. Algoritmus pracuje s populací částic, které se pohybují v prostoru řešení a upravují své pozice na základě vlastních zkušeností a zkušeností celého hejna.
Vysvětlení pro laiky: Představte si hejno ptáků hledajících potravu. Každý pták letí sám, ale zároveň sleduje ostatní ptáky a místa, kde našli dobrou potravu. Postupně celé hejno najde nejlepší místo pro krmení. Podobně funguje tento algoritmus v AI – mnoho “virtuálních ptáků” hledá nejlepší řešení problému tím, že spolupracují a sdílejí informace o tom, co našli.
Particle Swarm Optimization is a metaheuristic optimization algorithm inspired by the social behavior of bird flocks or fish schools. In the context of AI, it is used to find optimal solutions in complex spaces. The algorithm works with a population of particles that move in the solution space and adjust their positions based on their own experiences and the experiences of the entire swarm.
