Metode PSO adalah algoritma optimisasi heuristik yang terinspirasi oleh gerakan kelompok serangga dan burung dalam mencari makanan. Dalam konteks interkoneksi kecepatan tinggi, partikel dalam PSO mewakili rute-rute potensial yang dapat diambil oleh data. Setiap partikel memiliki posisi dan kecepatan yang diperbarui secara iteratif berdasarkan pengalaman individu dan kolaboratifnya dengan partikel lainnya. Tujuan akhirnya adalah mencapai rute yang memiliki kinerja terbaik dalam hal kecepatan dan efisiensi.
Dalam simulasi ini, kami menggunakan model jaringan yang mencerminkan struktur interkoneksi kecepatan tinggi. Kami mengimplementasikan algoritma PSO untuk mencari rute-rute yang optimal berdasarkan kriteria kinerja yang ditetapkan, seperti delay dan throughput. Melalui eksperimen dan pengujian yang cermat, kami mengevaluasi kinerja algoritma PSO dalam mencapai solusi yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan lain yang tersedia.
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan simulasi dengan PSO mampu mencapai solusi yang mendekati optimal dalam waktu yang lebih efisien. Algoritma PSO dapat menyesuaikan rute-rute yang diambil oleh data secara adaptif dan secara iteratif mencari solusi yang optimal berdasarkan informasi lokal dan global yang diperoleh dari partikel lainnya. Dengan demikian, simulasi ini memberikan kerangka kerja yang berguna dalam merancang dan mengoptimalkan interkoneksi kecepatan tinggi dalam sistem komputer.
