Swarmoptimointi

Swarmoptimointi on optimointialgoritmien ryhmä, joka perustuu kollektiiviseen, itseorganisoituvaan käyttäytymiseen ja useiden itsenäisten agenttien yhteistyöhön. Näissä menetelmissä luonnonmallia jäljitellään esimerkiksi linnunparvien, muurahaispesien tai tulikärpästen ryhmäkäyttäytymisen kautta, ja tavoitteena on löytää parhaiten soveltuva ratkaisu monimutkaisiin ongelmiin. Tyypillisesti ratkaisut etsitään hajautetusti ja toistuvasti parantaen parhaan yksittäisen tai koko joukon löytöjä.

Yksi tunnetuimmista swarm-optimointimenetelmistä on partikkelisp-swarmoptimointi (PSO). Siinä useat partikkelit liikkuvat tilassa ja päivittävät nopeuttaan sekä paikkaansa siten, että ne hyödyntävät sekä oman aiemman parhaan löydönsä (pbest) että yhteisön parasta (gbest). PSO on helppo toteuttaa ja tehokas monien jatkuvien tavoitteiden ratkaisemiseen. Muita suosittuja swarm-tekniikoita ovat Ant Colony Optimization (ACO), Firefly Algorithm ja Artificial Bee Colony (ABC).

Käyttökohteita ovat muun muassa säätö- ja optimointiongelmat, optimointi koneoppimisen hyperparametreille, reititysten ja logistiikan suunnittelu sekä rakenne- ja suunnittelutehtävät, joissa perinteiset menetelmät epäonnistuvat tai vaativat liikaa laskentaa. Myös data-analyysissä ja signaalinkäsittelyssä on sovelluksia.

Swarm-optimointimenetelmät ovat yleensä helppokäyttöisiä ja skaalautuvia, mutta ne voivat jäädä kiinni paikalliseen optimiin ja vaativat huolellista parametrisointia. Algoritmien suorituskyky riippuu valituista parametreista sekä ongelmasta, eikä niillä ole takuita globaalin optimumin löytämisestä.