stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Pulau Bali
Sejarah

Artikel utama: Sejarah Bali
Penghuni pertama pulau Bali  Diarsipkan 2021-04-17 di Wayback Machine. diperkirakan datang pada 3000-2500 SM yang bermigrasi dari Asia. Peninggalan peralatan batu dari masa tersebut ditemukan di desa Cekik yang terletak di bagian barat pulau. Zaman prasejarah kemudian berakhir dengan datangnya ajaran Hindu dan tulisan Bahasa Sanskerta dari India pada 100 SM. [butuh rujukan]
Kebudayaan Bali kemudian mendapat pengaruh kuat kebudayaan India yang prosesnya semakin cepat setelah abad ke-1 Masehi. Nama Bali Dwipa (pulau Bali) mulai ditemukan di berbagai prasasti, di antaranya Prasasti Blanjong yang dikeluarkan oleh Sri Kesari Warmadewa pada 913 M dan menyebutkan kata Walidwipa. Diperkirakan sekitar masa inilah sistem irigasi subak untuk penanaman padi mulai dikembangkan. Beberapa tradisi keagamaan dan budaya juga mulai berkembang pada masa itu. Kerajaan Majapahit (1293–1500 AD) yang beragama Hindu dan berpusat di pulau Jawa, pernah mendirikan kerajaan bawahan di Bali sekitar tahun 1343 M. Saat itu hampir seluruh nusantara beragama Hindu, namun seiring datangnya Islam berdirilah kerajaan-kerajaan Islam di nusantara yang antara lain menyebabkan keruntuhan Majapahit. Banyak bangsawan, pendeta, artis dan masyarakat Hindu lainnya yang ketika itu menyingkir dari Pulau Jawa ke Bali.
Orang Eropa yang pertama kali menemukan Bali ialah Cornelis de Houtman dari Belanda pada 1597, meskipun sebuah kapal Portugis sebelumnya pernah terdampar dekat tanjung Bukit, Jimbaran, pada 1585. Belanda lewat VOC pun mulai melaksanakan penjajahannya di tanah Bali, akan tetapi terus mendapat perlawanan sehingga sampai akhir kekuasaannya posisi mereka di Bali tidaklah sekukuh posisi mereka di Jawa atau Maluku. Bermula dari wilayah utara Bali, semenjak 1840-an kehadiran Belanda telah menjadi permanen yang awalnya dilakukan dengan mengadu-domba berbagai penguasa Bali yang saling tidak mempercayai satu sama lain. Belanda melakukan serangan besar lewat laut dan darat terhadap daerah Sanur dan disusul dengan daerah Denpasar. Pihak Bali yang kalah dalam jumlah maupun persenjataan tidak ingin mengalami malu karena menyerah, sehingga menyebabkan terjadinya perang sampai titk darah penghabisan atau perang puputan yang melibatkan seluruh rakyat baik pria maupun wanita termasuk rajanya. Diperkirakan sebanyak 4.000 orang tewas dalam peristiwa tersebut, meskipun Belanda telah memerintahkan mereka untuk menyerah. Selanjutnya, para gubernur Belanda yang memerintah hanya sedikit saja memberikan pengaruhnya di pulau ini, sehingga pengendalian lokal terhadap agama dan budaya umumnya tidak berubah.
Pustaka

Taylor, Jean Gelman (2003). Indonesia: Peoples and Histories. New Haven and London: Yale University Press. ISBN 0-300-10518-5.
| l b Pulau di Bali |
| --- | --- |
Kabupaten Buleleng:  Pulau Menjangan 
Kabupaten  Klungkung:   Nusa Ceningan  Nusa Lembongan  Nusa Penida 
Kota Denpasar :  Pulau Serangan 
Lihat juga: Daftar pulau di Bali & Nusa Tenggara dan Indonesia
Peta dari Jimbaran
Kami 7 (Kami Seven)

Kami 7 (神7| "Kami Seven") adalah istilah untuk Tujuh Member Teratas dalam grup idola AKB48 dalam pemilihan umum singel (Sousenkyo), yang di dalamnya berisikan daftar anggota dengan peringkat paling unggul (peringkat ke-1 s/d ke-7). Daftar anggota tidak hanya berasal dari AKB48 saja, melinkan juga dari sister grup (SKE48, NMB48, HKT48, STU48, NGT48). Kami 7 juga diterapkan dalam sister grup AKB48 di luar Jepang, seperti JKT48, SGO48, BNK48, MNL48, dan SNH48.
Anggota Kami 7

Dari waktu ke waktu, daftar anggota Kami 7 tidaklah tetap, dan selalu mengalami perubahan setiap waktunya. Berikut adalah daftar anggota 48 Group yang pernah tergolong sebagai anggota Kami 7, yaitu:
Anggota Kami 7 > Sousenkyo grup idola Jepang (AKB48, SKE48, NMB48, HKT48, STU48, NGT48)

Generasi 1 (Original Kami 7, era pertama)
Atsuko Maeda, AKB48 (2009, 2010, 2011)
Yuko Oshima, AKB48 (2009, 2010, 2011, 2012, 2013)
Mayu Watanabe, AKB48 (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017)
Yuki Kashiwagi, AKB48 (2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016)
Mariko Shinoda, AKB48 (2009, 2010, 2011, 2012, 2013)
Minami Takahashi, AKB48 (2009, 2010, 2011, 2015)
Haruna Kojima, AKB48 (2009, 2010, 2011, 2012)
Tomomi Itano, AKB48 (2009, 2010)
Generasi 2 (New Era Kami 7, era sejak 2012)
Rino Sashihara, HKT48 (2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017)
Jurina Matsui, SKE48 (2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018)
Rena Matsui, SKE48 (2013, 2014)
Haruka Shimazaki, AKB48 (2014)
Sayaka Yamamoto, NMB48 (2014, 2015, 2016)
Sakura Miyawaki, HKT48 (2015, 2016, 2017)
Akari Suda, SKE48, (2016, 2017, 2018)
Yui Yokoyama, AKB48 (2017, 2018)
Yuka Ogino, NGT48 (2017, 2018)
Nana Okada, AKB48 (2018)
Tomu Muto, AKB48 (2018)
Anggota Kami 7 JKT48

Generasi 1 (era sebelum 2017)
Melody Nurramdhani Laksani (2014, 2015, 2016, 2017)
Jessica Veranda (2014, 2015, 2016)
Haruka Nakagawa (2014, 2015, 2016)
Shania Junianatha (2014, 2015, 2016)
Beby Chaesara Anadila (2014)
Nabilah Ratna Ayu Azalia (2014)
Rica Leyona (2014)
Andela Yuwono (2015)
Devi Kinal Putri (2015)
Ghaida Farisya (2016)
Cindy Yuvia (2016, 2017, 2018)
Priscillia Sari Dewi (2016)
Generasi 2 (era sejak 2017)
Shani Indira Natio (2017, 2018, 2019)
Ayana Shahab (2017)
Shania Gracia (2017)
Rina Chikano (2017)
Made Devi Ranita Ningtara (2017)
Sinka Juliani (2018)
Feni Fitriyanti (2018 , 2019, 2024)
Nurhayati (2018, 2019)
Ayu Safira Oktaviani (2018)
Stephanie Pricilla Indarto Putri (2018)
Nadila Cindi Wantari (2019)
Cindy Hapsari Maharani Pujiantoro Putri (2019)
Fakta

Anggota 48 Group Jepang dengan peraih Kami-7 terbanyak adalah Mayu Watanabe dari AKB48.
Anggota JKT48 peraih Kami-7 terbanyak adalah Melody Nurramdhani Laksani.
Batuan, Bohol

Peta menunjukkan lokasi Batuan di Pulau Bohol.
Untuk kegunaan lain, lihat Batuan.
Batuan adalah munisipalitas yang berada di Bohol, Filipina. Menurut sensus tahun 2007, Batuan memiliki penduduk sebanyak 12.137 jiwa atau 2.494 rumah tangga.
Sejarah

Batuan pada awalnya merupakan sebuah barrio di Bilar, provinsi Bohol selama masa penjajahan Spanyol. Batuan secara resmi memisahkan diri dari Bilar dan dibentuk sebagai munisipalitas tersendiri pada 31 Oktober 1903 melalui Act No. 968.
Pembagian wilayah

Secara administratif, Batuan terbagi atas 15 barangay dengan perincian sebagai berikut:
| Barangay | Luas wilayah (km²) | Ranking luas wilayah | Penduduk (2007) | Ranking penduduk | Kepadatan (per km²) | Ranking kepadatan |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Aloja | 3.85  | 12  | 432  | 14  | 112.21  | 12 |
| Behind the Clouds | 9.75  | 1  | 224  | 15  | 22.97  | 15 |
| Cabacnitan | 6.37  | 3  | 589  | 11  | 92.46  | 13 |
| Cambacay | 4.79  | 9  | 669  | 9  | 139.67  | 9 |
| Cantigdas | 3.8  | 13  | 718  | 8  | 188.95  | 6 |
| Garcia | 5.8  | 5  | 490  | 12   | 84.48  | 14 |
| Janlud | 5.89  | 4  | 726  | 7  | 123.26  | 11 |
| Poblacion Norte | 3.55  | 14  | 1,715  | 1  | 483.1  | 1 |
| Poblacion Sur | 5.61  | 6  | 1,184  | 4  | 211.05  | 4 |
| Poblacion Vieja | 4.28  | 10  | 880  | 6  | 205.61  | 5 |
| Quezon | 3.98  | 11  | 594  | 10  | 149.25  | 7 |
| Quirino | 3.4  | 15  | 478  | 13  | 140.59  | 8 |
| Rizal | 5.58  | 7  | 1,208  | 3  | 216.49  | 3 |
| Rosariohan | 6.99  | 2  | 948  | 5  | 135.62  | 10 |
| Santa Cruz | 5.44  | 8  | 1,282  | 2  | 235.66  | 2 |
Galeri

Jalan utama di Batuan
Poblacion di Batuan
Pranala luar

Batuan Municipality
Municipality of Batuan Diarsipkan 2009-01-24 di Wayback Machine.
Philippine Standard Geographic Code Diarsipkan 2012-04-13 di Wayback Machine.
2000 Philippine Census Information
Municipality of Batuan[pranala nonaktif permanen]
2007 Philippine Census Information Diarsipkan 2009-03-02 di Wayback Machine.
9°48′43″N 124°08′39″E﻿ / ﻿9.81194°N 124.14417°E﻿ / 9.81194; 124.14417
| l b  Provinsi Bohol |
| --- | --- |
Munisipalitas: Alburquerque • Alicia • Anda • Antequera • Baclayon • Balilihan • Batuan • Bien Unido • Bilar • Buenavista • Calape • Candijay • Carmen • Catigbian • Clarin • Corella • Cortes • Dagohoy • Danao • Dauis • Dimiao • Duero • Garcia Hernandez • Getafe • Guindulman • Inabanga • Jagna • Lila • Loay • Loboc • Loon • Mabini • Maribojoc • Panglao • Pilar • President Carlos P. Garcia • Sagbayan • San Isidro • San Miguel • Sevilla • Sierra Bullones • Sikatuna •  Talibon • Trinidad • Tubigon • Ubay • Valencia
Kota komponen: Tagbilaran
Sembilan Naga

Untuk film, lihat 9 Naga.
6 dari 9 pengusaha yang dianggap sebagai anggota Sembilan Naga.
Baris atas, dari kiri ke kanan:
Robert Budi Hartono
Rusdi Kirana
Sofjan Wanandi
Baris bawah, dari kiri ke kanan:
James Riady
Anthony Salim
Tahir
Sembilan Naga adalah istilah yang merujuk pada sekelompok pengusaha keturunan Tionghoa berpengaruh di Indonesia, terutama yang memiliki hubungan dekat dengan pemerintahan Orde Baru. Istilah ini sering dikaitkan dengan kekuatan ekonomi dan politik yang besar, meskipun keanggotaan kelompok ini tidak pernah dikonfirmasi secara resmi.
Sejarah

Istilah "Sembilan Naga" muncul pada era Orde Baru, yang dicirikan oleh hubungan yang saling menguntungkan antara pengusaha dan pemerintah. Awalnya, istilah ini, yang juga dikenal sebagai 'Gang of Nine', memiliki konotasi negatif dan misterius. Kelompok ini dikaitkan dengan bisnis gelap seperti judi, narkoba, dan penyelundupan, dan dianggap kebal hukum karena bekingan kuat dari pihak berwenang. Setelah Orde Baru berakhir, konotasi "Sembilan Naga" bergeser menjadi lebih netral, merujuk pada pengusaha-pengusaha yang mendominasi perekonomian Indonesia, yang dianggap sebagai hasil simbiosis mutualisme dengan pemerintah Orde Baru.
Anggota

Tidak ada sumber atau bukti konklusif yang mengidentifikasi anggota Sembilan Naga secara pasti. Meskipun demikian, beberapa nama sering disebut-sebut sebagai anggota potensial, di antaranya:
Robert Budi Hartono (Djarum Group);
Rusdi Kirana (Lion Air Group);
Edwin Soeryadjaya (Astra International)
Sofjan Wanandi (Santini Group);
Jacob Soetoyo (PT Gesit Sarana Perkasa);
James Riady (Lippo Group);
Tommy Winata (Artha Graha Group);
Anthony Salim (Salim Group);
Franky Widjaja (Sinar Mas);
Prajogo Pangestu (Barito Pacific);
Dato' Sri Tahir (Mayapada Group);
Sugianto Kusuma alias Aguan (Agung Sedayu Group).
Beberapa pengusaha yang namanya disebut-sebut telah membantah keterlibatan mereka, seperti Tommy Winata, yang menganggapnya sebagai imajinasi yang merugikan.
Dampak

Keberadaan "Sembilan Naga" menunjukkan konsentrasi kekuatan ekonomi dan politik di tangan segelintir pengusaha. Dominasi mereka tercermin dalam berbagai sektor penting seperti perbankan, properti, manufaktur, dan retail. "Sembilan Naga" dianggap telah memberikan kontribusi signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia, terutama selama era Orde Baru, dengan investasi besar-besaran mereka di berbagai sektor. Namun, dominasi mereka juga memunculkan kekhawatiran tentang praktik monopoli, kesenjangan ekonomi, dan kurangnya persaingan yang sehat.
Lihat pula

Chaebol
Zaibatsu
Konglomerat
Perusahaan keluarga
Kelompok Empat (Indonesia)
Particle swarm optimization

Suatu gerombolan partikel mencari minimum global dari suatu fungsi
Dalam Ilmu komputasi, Particle Swarm Optimization (biasa disingkat: PSO) adalah sebuah metode komputasi yang mengoptimasi suatu masalah dengan menggunakan metode iteratif untuk memperbaiki suatu kandidat solusi dengan ukuran kualitas tertentu. Cara PSO dalam menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan menggunakan sebuah populasi yang berisi kandidat-kandidat solusi yang disebut sebagai partikel, dan kemudian menggerakkan partikel-partikel tersebut di dalam ruang pencarian berdasarkan rumus sederhana dalam penentuan posisi dan kecepatan (velocity) tiap partikel. Pergerakan setiap partikel dalam ruang pencarian ini tidak hanya dipengaruhi oleh posisi lokal terbaik yang saat ini diketahui oleh partikel tersebut (local best known position), tetapi pergerakannya juga dipandu menuju posisi terbaik dalam ruang pencarian secara keseluruhan, yang diperbarui seiring dengan ditemukannya posisi yang lebih baik oleh partikel lain. Hal ini diharapkan dapat menggerakkan kawanan atau gerombolan menuju solusi terbaik.
PSO awalnya dikaitkan dengan Kennedy, Eberhart, dan Shi dan pertama kali dimaksudkam untuk simulasi perilaku sosial, sebagai representasi non natural (stylized representation) dari pergerakan organisme kawanan burung atau gerombolan ikan. Algoritmanya disederhanakan dan diamati untuk melakukan optimasi. Buku karya Kennedy dan Eberhart menjelaskan banyak aspek filosofis dari PSO dan kecerdasan gerombolan. Sebuah survei mendalam mengenai aplikasi PSO dibuat oleh Poli. Baru-baru ini, sebuah kajian komprehensif mengenai karya-karya teoretis dan eksperimental mengenai PSO telah diterbitkan oleh Bonyadi dan Michalewicz.
PSO adalah salah satu algoritma metaheuristik, yang artinya PSO hanya membuat sedikit atau bahkan tidak ada asumsi apapun mengenai masalah yang dioptimalkan dan mampu menelusuri ruang kandidat solusi yang sangat luas. Selain itu, PSO tidak menggunakan gradien dari masalah yang sedang dioptimalkan, yang berarti PSO tidak mengharuskan masalah pengoptimalan merupakan fungsi terdiferensialkan sebagaimana yang diharuskan dalam metode pengoptimalan klasik, seperti penurunan gradien dan metode quasi-newton. Meskipun begitu, PSO, sebagaimana algoritma metaheuristik lainnya, tidak dapat menjamin untuk menemukan solusi optimal global.
Algoritma

Varian dasar dari algoritma PSO bekerja dengan menggunakan sebuah populasi (disebut kawanan atau gerombolan) dari kandidat solusi (disebut partikel). Partikel-partikel tersebut bergerak di dalam ruang pencarian mengikut pada beberapa rumus sederhana. Pergerakan partikel dipandu oleh posisi terbaik (local best known position) mereka sendiri dan posisi terbaik seluruh kawanan dalam ruang pencarian. Ketika posisi yang lebih baik ditemukan, posisi terseut akan memandu pergerakan kawanan. Proses ini akan terus diulang dan diharapkan, tetapi tidak menjamin; solusi yang memuaskan akan ditemukan di akhir iterasi.
Secara formal, misalkan f: ℝn → ℝ adalah fungsi biaya yang akan diminimalkan. Fungsi ini mengambil satu kandidat solusi sebagai parameter dalam bentuk vektor baris dari bilangan riil dan menghasilkan keluaran sebuah bilangan riil yang menunjukkan nilai fungsi objektif dari kandidat solusi yang diberikan. Nilai gradien dari f tidak diketahui. Tujuan dari permasalahan ini adalah menemukan sebuah solusi a yang mana f(a) ≤ f(b) untuk semua b di dalam ruang pencarian solusi, yang berarti a adalah minimal global.
Misalkan S adalah jumlah partikel dalam kawanan yang setiap partikel tersebut memiliki satu nilai posisi xi ∈ ℝn dalam ruang pencarian solusi dan satu nilai kecepatan vi ∈ ℝn. Misal, pi adalah posisi terbaik yang diketahui partikel i dan g adalah posisi terbaik yang diketahui seluruh kawanan. Maka, algoritma PSO dasar yang dapat meminimalkan fungsi biaya adalah, antara lain:
for setiap partikel i = 1, ..., S do
    Inisialisasi posisi partikel dengan vektor acak berdasarkan distribusi seragam kontinu: xi ~ U(blo, bup)
    Inisialisasi posisi awal partikel menjadi posisi terbaik yang diketahui partikel: pi ← xi
    if f(pi) < f(g) then
        perbarui posisi terbaik seluruh kawanan: g ← pi
    Inisialisasi kecepatan (velocity) partikel: vi ~ U(-|bup-blo|, |bup-blo|)
while kriteria penghentian belum terpenuhi do:
    for setiap partikel i = 1, ..., S do
        for setiap dimensi d = 1, ..., n do
            Pilih angka acak: rp, rg ~ U(0,1)
            Perbarui kecepatan partikel: vi,d ← w vi,d + φp rp (pi,d-xi,d) + φg rg (gd-xi,d)
        Perbarui posisi partikel: xi ← xi + vi
        if f(xi) < f(pi) then
            Perbarui posisi terbaik yang diketahui partikel: pi ← xi
            if f(pi) < f(g) then
                Perbarui posisi terbaik seluruh kawanan: g ← pi
Nilai blo dan bup, masing-masing menunjukkan batas bawah dan batas atas dari ruang pencarian. Parameter w adalah bobot inersia.  Sedangkan parameter φp dan φg seringkali disebut sebagai koefisien kognitif dan koefisien sosial.
Kriteria penghentian (termination criterion) dapat berupa maksimum jumlah iterasi yang dilakukan atau suatu solusi fungsi objektif yang memuaskan telah ditemukan. Parameter w, φp, dan φg dipilih oleh praktisi yang ketiganya ini dapat mengontrol perilaku dan kemanjuran algoritma PSO (di bawah).
Seleksi parameter

Pemilihan parameter PSO dapat berdampak besar pada kinerja optimasi. Oleh karena itu, pemilihan parameter PSO yang memberikan performa yang baik menjadi subjek dari banyak penelitian.
Untuk mencegah divergensi ("ledakan"), bobot inersia harus lebih kecil dari 1. Dua parameter lainnya dapat diturunkan melalui pendekatan pembatasan (constriction approach), atau dapat dipilih secara bebas, tetapi para ahli menganalisis bahwa domain konvergensi dapat digunakan untuk membatasi parameter-parameter tersebut. Nilai-nilai yang umum digunakan adalah  [1,3].
Parameter PSO juga dapat di-tuning dengan menggunakan pengoptimal lain, sebuah konsep yang dikenal sebagai optimasi-meta, atau bahkan di-tuning selama pengoptimalan, misal, dengan menggunakan logika fuzzy.
Parameter juga telah di-tuning untuk berbagai skenario pengoptimalan.
Ketetanggaan dan topologi

Topologi dari kawanan mendefinisikan bagaimana subhimpunan partikel dapat digunakan oleh setiap partikel untuk bertukar informasi. Versi dasar algoritma ini menggunakan topologi global sebagai struktur komunikasi pada kawanan. Topologi ini memungkinkan semua partikel untuk berkomunikasi dengan semua partikel lainnya, sehingga seluruh kawanan berbagi posisi terbaik yang sama g' dari sebuah partikel. Namun, pendekatan ini dapat menyebabkan kawanan terjebak ke dalam minimum lokal,. Oleh karena itu, topologi yang berbeda telah digunakan untuk mengontrol aliran informasi di antara partikel. Sebagai contoh, pada topologi lokal, partikel-partikel hanya berbagi informasi dengan sebagian kecil partikel. Sebagian kecil ini dapat berupa sebuah geometri - misalnya "partikel terdekat m" - atau, lebih sering, partikel sosial, yaitu sekumpulan partikel yang tidak bergantung pada jarak apa pun. Dalam kasus seperti itu, varian PSO dikatakan sebagai yang terbaik secara lokal (dibandingkan yang terbaik secara global untuk PSO dasar).
Topologi kawanan yang umum digunakan adalah ring atau cincin, yang masing-masing partikel hanya memiliki dua tetangga, tetapi terdapat topologi lainnya. Topologi ini tidak harus statis. Faktanya, karena topologi terkait dengan diversitas komunikasi partikel, beberapa upaya telah dilakukan untuk membuat topologi adaptif (SPSO, APSO, stochastic star, TRIBES, Cyber Swarm, dan C-PSO)
Dengan menggunakan topologi cincin, PSO dapat mencapai paralelisme tingkat generasi, yang secara signifikan meningkatkan kecepatan evolusi.
Proses kerja

Ada beberapa aliran pemikiran tentang mengapa dan bagaimana algoritma PSO dapat melakukan optimasi.
Keyakinan umum di antara para peneliti adalah bahwa perilaku kawanan bervariasi antara perilaku eksploratif, yaitu mencari wilayah yang lebih luas dari ruang pencarian, dan perilaku eksploitatif, yaitu pencarian yang berorientasi pada lokal sehingga lebih dekat ke optimal (mungkin lokal). Aliran pemikiran ini telah lazim sejak awal PSO. Aliran pemikiran ini berpendapat bahwa algoritma PSO dan parameter-parameternya harus dipilih sedemikian rupa sehingga dapat menyeimbangkan dengan tepat antara eksplorasi dan eksploitasi untuk menghindari konvergensi dini ke suatu optimal lokal, tetapi tetap memastikan tingkat konvergen yang baik ke optimal. Keyakinan ini adalah pendahulu dari banyak varian PSO, lihat di bawah ini.
Aliran pemikiran lainnya adalah bahwa perilaku kawanan PSO tidak dipahami dengan baik dalam hal bagaimana hal tersebut memengaruhi kinerja optimasi yang sebenarnya, terutama untuk ruang pencarian berdimensi lebih tinggi dan masalah optimasi yang mungkin diskontinyu, bising, dan bervariasi terhadap waktu. Aliran pemikiran ini hanya mencoba untuk menemukan algoritma dan parameter PSO yang menghasilkan kinerja yang baik terlepas dari bagaimana perilaku swarm dapat ditafsirkan dalam kaitannya dengan eksplorasi dan eksploitasi. Penelitian-penelitian tersebut telah menghasilkan penyederhanaan algoritma PSO, lihat  di bawah.
Proses kerja > Konvergensi

Sehubungan dengan PSO, kata konvergensi biasanya mengacu pada dua definisi yang berbeda:
Konvergensi urutan solusi (alias, analisis stabilitas, konvergen) yang mana semua partikel telah konvergen ke suatu titik di ruang pencarian, yang mungkin atau mungkin bukan merupakan titik optimal,
Konvergensi ke optimum lokal yang mana semua personal terbaik p' atau, sebagai alternatif, posisi terbaik dari kawanan g', mendekati optimum lokal dari masalah, terlepas dari bagaimana perilaku kawanan tersebut.
Konvergensi dari barisan solusi telah diteliti untuk PSO. Analisis-analisis ini telah menghasilkan panduan untuk memilih parameter PSO yang diyakini dapat menyebabkan konvergensi pada suatu titik dan mencegah divergensi partikel kawanan (partikel-partikel tidak bergerak tanpa batas dan akan berkumpul di suatu tempat). Namun, analisis tersebut dikritik oleh Pedersen karena terlalu menyederhanakan dengan mengasumsikan bahwa kawanan tersebut hanya memiliki satu partikel, tidak menggunakan variabel stokastik, dan titik-titik tariknya, yaitu posisi terbaik partikel p' dan posisi terbaik kawanan g', tetap konstan selama proses pengoptimalan. Namun, hal itu ditunjukkan bahwa penyederhanaan ini tidak memengaruhi batas-batas yang ditemukan oleh penelitian-penelitian ini untuk parameter yang kawanan tersebut konvergen. Upaya yang cukup besar telah dilakukan dalam beberapa tahun terakhir untuk melemahkan asumsi pemodelan yang digunakan selama analisis stabilitas PSO, dengan hasil umum terbaru yang berlaku untuk berbagai varian PSO dan memanfaatkan asumsi pemodelan minimal yang diperlukan.
Konvergensi ke optimum lokal telah dianalisis untuk PSO dalam  dan. Telah terbukti bahwa PSO membutuhkan beberapa modifikasi untuk menjamin ditemukannya optimum lokal.
Ini berarti bahwa menentukan kemampuan konvergensi dari algoritma dan parameter PSO yang berbeda masih bergantung pada hasil empiris. Salah satu upaya untuk mengatasi masalah ini adalah pengembangan strategi "pemelajaran ortogonal" untuk meningkatkan penggunaan informasi yang sudah ada dalam hubungan antara p' dan g', untuk membentuk contoh konvergen utama dan efektif dengan topologi PSO apa pun. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kinerja PSO secara keseluruhan, termasuk konvergensi global yang lebih cepat, kualitas solusi yang lebih tinggi, dan robustness yang lebih kuat. Namun, penelitian tersebut tidak memberikan bukti teoritis untuk membuktikan klaim mereka.
Proses kerja > Mekanisme adaptif

Tanpa memerlukan pertukaran antara konvergensi ('eksploitasi') dan divergensi ('eksplorasi'), sebuah mekanisme adaptif bisa diberlakukan. Adaptive particle swarm optimization (APSO)  memiliki efisiensi pencarian yang lebih baik daripada PSO standar. APSO dapat melakukan pencarian global di seluruh ruang pencarian dengan kecepatan konvergensi yang lebih tinggi. APSO memungkinkan kontrol otomatis terhadap bobot inersia, koefisien akselerasi, dan parameter algoritmik lainnya pada saat proses berjalan, sehingga meningkatkan efektivitas dan efisiensi pencarian secara bersamaan. Selain itu, APSO dapat mengambil tindakan terhadap partikel terbaik secara global untuk keluar dari kemungkinan optima lokal. Namun, APSO akan memperkenalkan parameter algoritma baru, tetapi tidak menambah kompleksitas desain atau implementasi.
Selain itu, melalui pemanfaatan mekanisme evaluasi kecocokan (fitness) skala-adaptif, PSO dapat secara efisien mengatasi masalah optimasi yang mahal secara komputasi.