Аннотация:
Коллективный нейродинамический подход это гибрид метода роя частиц и градиентного спуска, позволяющий решать задачи глобальной оптимизации. Есть какое-то количество случайно инициализированных начальных условий, начиная с каждого из них выполняется градиентный спуск. После этого эти начальные условия обновляются исходя из качества найденных локальных оптимумов аналогично методу роя частиц и процесс повторяется до тех пор, пока найденное решение не перестанет улучшаться. Сначала мы обсудим метод роя частиц, затем сам алгоритм коллективной нейродинамической оптимизации, после чего будет обзор задач, для которых он успешно применялся и один более подробный пример применения - идентификация дифференциальных уравнений.
