تحسين أسراب الجسيمات: التطورات والتطبيقات والرؤى التجريبية

استُخدمت تقنية تحسين أسراب الجسيمات (PSO) كأداة فعّالة لحل مشاكل التحسين المعقدة لتطبيقات متنوعة في مجالات مختلفة. تحاول هذه الورقة البحثية تحديث هذه التقنية، واستعراض أحدث تطوراتها وتطبيقاتها، كما تُقدم حججًا حول فعاليتها في حل مشاكل التحسين مقارنةً بالخوارزميات الأخرى. تُغطي الدراسة ستة مجالات استراتيجية، تشمل استخراج البيانات، والتعلم الآلي، والتصميم الهندسي، وأنظمة الطاقة، والرعاية الصحية، والروبوتات، وتُظهر تنوع وفعالية هذه التقنية. وتُستخدم النتائج التجريبية لإظهار نقاط القوة والضعف فيها، كما تُدرج نتائج الأداء في جداول لتسهيل المقارنة. تُؤكد النتائج على كفاءة هذه التقنية في توفير حلول مثالية، ولكنها تُظهر أيضًا وجود جوانب تحتاج إلى تحسين من خلال دمجها مع الخوارزميات أو ضبط معلمات الطريقة. تهدف مراجعة مزايا وقيود PSO إلى تزويد الأكاديميين والممارسين برؤية شاملة لأساليب استخدام مثل هذه الأداة بأكبر قدر من الفعالية وتشجيع التصميمات المحسنة لـ PSO في حل المشكلات النظرية والعملية في المستقبل.