Στην εργασία μελετάται και αναλύεται η χρήση του αλγόριθμου
βελτιστοποίησης σμήνους σωματιδίων (Particle Swarm Optimization - PSO)
σε προβλήματα ταξινομησης και ομαδοποίησης (επιβλεπόμενης και μη-
επιβλεπόμενης μάθησης).
Ο αλγόριθμος PSO μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε ένα πρόβλημα ταξινόμησης
ή ομαδοποίησης μετατρέποντάς το σε πρόβλημα βελτιστοποίησης των
θέσεων των κέντρων των ομάδων. Το κύριο πλεονέκτημά του είναι ότι δεν
εξαρτάται από τις τιμές αρχικοποίησης και πραγματοποιεί αναζήτηση σε
ευρύτερο χώρο σε σχέση με άλλους αλγορίθμους, με αποτέλεσμα να μην
καταλήγει εύκολα σε τοπικά βέλτιστες λύσεις.
Μελετώνται επίσης παραλλαγές του PSO οι οποίες εφαρμόζονται για να
ξεπεραστούν κάποια προβλήματα ή για να αυξηθεί η αποτελεσματικότητά του.
Προτείνεται μια μέθοδος βελτίωσης της αποτελεσματικότητας του PSO με τη χρήση
γραμμικής αύξησης της επιρροής της προσωπικής παραμέτρου και ταυτόχρονα
γραμμικής μείωσης της επιρροής της κοινωνικής παραμέτρου. Τέλος, γίνεται
πειραματική αξιολόγησή του αλγορίθμου, με και χωρίς την προτεινόμενη βελτίωση,
συγκρίνοντάς τον με άλλους αλγορίθμους ταξινόμησης και ομαδοποίησης δεδομένων.In this thesis we discuss the application of the “Particle Swarm Optimization
Algorithm” on clustering and classification problems (supervised and
unsupervised learning)
The PSO algorithm can be used to find the solution to a classification problem
by transforming it to a typical optimization problem of the positions of the
centers of the clusters.
Its main advantage is that it does not depend on the initialization values and
performs a broader search in the search space in comparison to other
algorithms. Thus, it is more difficult to be trapped in local optima.
We also present some PSO variants which are used in order to maximize its
performance or to overcome particular problems.
Finally we show experimental results and we compare the PSO algorithm to
other classification algorithms
