경험적 탐색(Modem Heuristics) 방법을 이용하여 복잡한 문제들의 근사해를 구하는 것이 가능하여졌다. 최근 제시된 Particle Swarm Optimization은 경험적 탐색 방법중의 하나로써 조류나 어류 등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 것이다. 그러나, 다양한 문제들의 근사해를 구하기 위해 Particle Swarm Optimization 방법을 이용하여 왔지만 해를 탐색하는 과정을 보여주기 위한 시도는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 Particle Swarm Optimization의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 해결방법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.
To solve the large scale optimization problem approximately, various approaches have been introduced. Recently the Particle Swarm Optimization has been introduced. The Particle Swarm Optimization simulates the process of birds flocking or fish schooling for food, as with the information of each agent is skated by other agents. The Particle Swarm Optimization technique has been applied to various optimization problems whose variables are continuous. However, there are seldom trials for visualization of searching process. This paper proposes a new visualization tool for searching process of Particle Swarm Optimization algorithm. The proposed tool is effective for understanding the searching process of Particle Swarm Optimization method and educational for students. The computational results can be shown tiny and very helpful for education.
