입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)는 군집의 움직임과 지능을 활용하여 문제를 해결하는 모집단 기반 확률적 최적화 알고리즘입니다. 광범위한 응용 분야에서 사용되는 널리 사용되는 최적화 알고리즘이며, 사회적 상호 작용 개념이 문제 해결에 사용되는 자연의 사회적 집단 행동을 기반으로 합니다. PSO 알고리즘의 단계별 상세 설명은 다음과 같습니다: 1단계: 초기화 검색 공간 내에서 무작위 위치와 속도로 입자 군집을 초기화합니다. 입자 군집 내 각 입자의 목적 함수 값을 평가합니다. 2단계: 개인 최적화 위치 업데이트 현재 위치와 목적 함수 값에 기초하여 각 입자의 개인 최적화 위치를 업데이트합니다. 개인 최적화 위치 중 가장 우수한 입자를 전역 최적화 위치로 선정합니다..
