Evolutionary multimodal optimization
ফলিত গণিতে, মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশান অপ্টিমাইজেশনের কাজগুলির সাথে সম্পর্কিত যা একটি একক সেরা সমাধানের বিপরীতে একটি সমস্যার সমস্ত বা বেশিরভাগ একাধিক (অন্তত স্থানীয়ভাবে অনুকূল) সমাধান খুঁজে বের করার সাথে জড়িত। বিবর্তনীয় মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশন হল বিবর্তনীয় গণনার একটি শাখা, যা মেশিন লার্নিংয়ের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত। ওং একটি সংক্ষিপ্ত সমীক্ষা প্রদান করেছেন, যেখানে শিরের অধ্যায় এবং প্রেউস বইটি বিষয়টিকে আরও বিস্তারিতভাবে তুলে ধরেছে। অনুপ্রেরণা একটি অপ্টিমাইজেশান কাজের একাধিক সমাধানের জ্ঞান প্রকৌশলের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে সহায়ক, যখন শারীরিক (এবং/অথবা খরচ) সীমাবদ্ধতার কারণে, সর্বোত্তম ফলাফল সবসময় উপলব্ধিযোগ্য নাও হতে পারে। এই পরিস্থিতিতে, যদি একাধিক সমাধান (স্থানীয়ভাবে এবং/অথবা বিশ্বব্যাপী সর্বোত্তম) জানা যায়, তবে বাস্তবায়নটি দ্রুত অন্য সমাধানে স্যুইচ করা যেতে পারে এবং তারপরেও সর্বোত্তম সম্ভাব্য সিস্টেম পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারে। অন্তর্নিহিত অপ্টিমাইজেশন সমস্যার লুকানো বৈশিষ্ট্য (বা সম্পর্ক) আবিষ্কার করার জন্য একাধিক সমাধান বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, যা তাদের ডোমেন জ্ঞান অর্জনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে। উপরন্তু, মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশনের জন্য অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত একক দৌড়ে একাধিক অপ্টিমা সনাক্ত করে না, তবে তাদের জনসংখ্যার বৈচিত্র্যও সংরক্ষণ করে, যার ফলে মাল্টিমোডাল ফাংশনে তাদের বিশ্বব্যাপী অপ্টিমাইজেশনের ক্ষমতা তৈরি হয়। উপরন্তু, মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশনের কৌশলগুলি সাধারণত অন্যান্য সমস্যার বৈচিত্র্য রক্ষণাবেক্ষণ কৌশল হিসাবে ধার করা হয়। পটভূমি অপ্টিমাইজেশনের ধ্রুপদী কৌশলগুলির জন্য একাধিক পুনঃসূচনা পয়েন্ট এবং একাধিক রানের প্রয়োজন হবে এই আশায় যে প্রতিটি রান একটি ভিন্ন সমাধান আবিষ্কার করা যেতে পারে, তবে কোনও গ্যারান্টি ছাড়াই। জনসংখ্যা ভিত্তিক পদ্ধতির কারণে বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমগুলি (ইএ) ধ্রুপদী অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলির তুলনায় একটি প্রাকৃতিক সুবিধা প্রদান করে। তারা সম্ভাব্য সমাধানগুলির একটি জনসংখ্যা বজায় রাখে, যা প্রতিটি প্রজন্মের প্রক্রিয়াজাত করা হয় এবং যদি একাধিক সমাধান এই সমস্ত প্রজন্মের মধ্যে সংরক্ষণ করা যায়, তবে অ্যালগরিদমের সমাপ্তির পরে আমাদের কাছে কেবল সেরা সমাধানের পরিবর্তে একাধিক ভাল সমাধান থাকবে। মনে রাখবেন যে এটি ধ্রুপদী অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলির প্রাকৃতিক প্রবণতার বিরুদ্ধে, যা সর্বদা সর্বোত্তম সমাধান বা একটি উপ-সর্বোত্তম সমাধানে (একটি রুক্ষ, "খারাপ আচরণ" ফাংশনে) একত্রিত হবে। একাধিক সমাধানের সন্ধান এবং রক্ষণাবেক্ষণ হল মাল্টি-মডেল অপ্টিমাইজেশনের জন্য ইএ ব্যবহার করার চ্যালেঞ্জ। নিচিং একটি সাধারণ শব্দ যা একাধিক স্থিতিশীল কুলুঙ্গি খুঁজে বের করা এবং সংরক্ষণের কৌশল হিসাবে উল্লেখ করা হয়, বা সমাধান স্থানের অনুকূল অংশগুলি সম্ভবত একাধিক সমাধানের চারপাশে, যাতে একটি একক সমাধানে অভিসরণ রোধ করা যায়। বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের ক্ষেত্রে জেনেটিক অ্যালগরিদম (জিএ), বিবর্তন কৌশল (ইএস), ডিফারেনশিয়াল বিবর্তন (ডিই), কণা ঝাঁক অপ্টিমাইজেশন (পিএসও) এবং অন্যান্য পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই সমস্ত ক্ষেত্রে মাল্টি-মডেল অপ্টিমাইজেশনের সমাধান করার চেষ্টা করা হয়েছে এবং বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই, সমস্ত না হলেও বিভিন্ন পদ্ধতি কোনও না কোনও রূপে নিচিং প্রয়োগ করে। জেনেটিক অ্যালগরিদম/বিবর্তন কৌশল ব্যবহার করে মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশন ডি জং-এর ভিড় পদ্ধতি, গোল্ডবার্গের ভাগ করে নেওয়ার ফাংশন পদ্ধতি, পেট্রোস্কির ক্লিয়ারিং পদ্ধতি, সীমাবদ্ধ সঙ্গম, একাধিক উপ-জনসংখ্যা বজায় রাখা হল কিছু জনপ্রিয় পদ্ধতি যা সম্প্রদায়ের দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছে। প্রথম দুটি পদ্ধতি বিশেষভাবে ভালভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছে, তবে, তারা আকর্ষণের বিভিন্ন অববাহিকার অন্তর্গত সমাধানগুলিতে স্পষ্ট পৃথকীকরণ সম্পাদন করে না। ই. এস-এর মধ্যে মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োগ বহু বছর ধরে স্পষ্ট ছিল না এবং সম্প্রতি এটি অন্বেষণ করা হয়েছে। শির ডি-র্যান্ডমাইজড ই. এস ব্যবহার করে একটি নিখুঁত কাঠামো চালু করেছিলেন, যা সি. এম. এ-ই. এস-কে প্রথমবারের জন্য নিখুঁত অপ্টিমাইজার হিসাবে প্রস্তাব করেছিল। সেই কাঠামোর ভিত্তি ছিল প্রতিটি প্রজন্মের উপ-জনসংখ্যায় শীর্ষস্থানীয় ব্যক্তির নির্বাচন, তারপরে অনুসন্ধান-পয়েন্টগুলির ধারাবাহিক বিচ্ছুরণ তৈরি করার জন্য এর নমুনা। এই যন্ত্রের জৈবিক উপমা হল একটি আলফা-পুরুষ যা সমস্ত আরোপিত প্রতিযোগিতায় জয়লাভ করে এবং তারপরে তার পরিবেশগত কুলুঙ্গিতে আধিপত্য বিস্তার করে, যা তখন তার সন্তান উৎপাদনের জন্য সমস্ত যৌন সম্পদ অর্জন করে। সম্প্রতি, একটি বিবর্তনীয় মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশন (ই. এম. ও) পদ্ধতির প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে, যেখানে একটি উপযুক্ত দ্বিতীয় উদ্দেশ্য মূল একক উদ্দেশ্য মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশন সমস্যার সাথে যুক্ত করা হয়েছে, যাতে একাধিক সমাধান একটি দুর্বল পেরেটো-অপ্টিমাল ফ্রন্ট গঠন করে। অতএব, মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশন সমস্যাটি একটি ই. এম. ও অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এর একাধিক সমাধানের জন্য সমাধান করা যেতে পারে। তাদের কাজের উন্নতি করে, একই লেখকরা তাদের অ্যালগরিদমকে স্ব-অভিযোজিত করেছেন, এইভাবে পরামিতিগুলি পূর্ব-নির্দিষ্ট করার প্রয়োজনীয়তা দূর করেছেন। একটি পদ্ধতি যা জনসংখ্যাকে উপ-জনসংখ্যায় (বা প্রজাতি) বিভক্ত করার জন্য কোনও ব্যাসার্ধ ব্যবহার করে না, বরং এর পরিবর্তে স্পেস টপোলজি ব্যবহার করে। তথ্যসূত্র গ্রন্থপঞ্জি ডি. গোল্ডবার্গ এবং জে. রিচার্ডসন। (1987) "মাল্টিমোডাল ফাংশন অপ্টিমাইজেশনের জন্য ভাগ করে নেওয়ার সাথে জেনেটিক অ্যালগরিদম"। জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং তাদের বিষয়বস্তুর প্রয়োগ সারণী সম্পর্কিত জেনেটিক অ্যালগরিদম সম্পর্কিত দ্বিতীয় আন্তর্জাতিক সম্মেলনের কার্যধারায়, পৃষ্ঠাগুলি 41-49। এল. এরলবাম অ্যাসোসিয়েটস ইনকর্পোরেটেড হিলসডেল, এনজে, ইউএসএ, 1987। এ. পেট্রোস্কি। (1996) "জেনেটিক অ্যালগরিদমের জন্য একটি নিখুঁত পদ্ধতি হিসাবে একটি ক্লিয়ারিং পদ্ধতি"। 1996 সালের বিবর্তনীয় গণনার উপর আই. ই. ই. ই আন্তর্জাতিক সম্মেলনের কার্যধারায়, পৃষ্ঠা <আই. ডি1>। সিটিজিয়ার, 1996। দেব, কে., (2001) "মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশন ইউজিং ইভোলিউশনারি অ্যালগরিদমস", উইলি (গুগল বুকস) এফ. স্ট্রেইচার্ট, জি. স্টেইন, এইচ. উলমার এবং এ. জেল। (2004) "মাল্টিমোডাল সার্চ স্পেসের জন্য একটি ক্লাস্টারিং ভিত্তিক নিচিং ইএ"। লেকচার নোটস ইন কম্পিউটার সায়েন্স, পৃষ্ঠা 293-304,2004। সিং, জি., দেব, কে., (2006) "বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে মাল্টি-মডেল অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমের তুলনা"। জেনেটিক এবং বিবর্তনীয় গণনার উপর 8ম বার্ষিক সম্মেলনের কার্যধারায়, পৃষ্ঠা 8-12। এসিএম, 2006। রঙ্ককোনেন, জে., (2009)। অবিচ্ছিন্ন মাল্টিমোডাল গ্লোবাল অপ্টিমাইজেশন উইথ ডিফারেনশিয়াল ইভোলিউশন বেসড মেথডস ওয়াং, কে. সি., (2009)। মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রজাতি-নির্দিষ্ট বিস্ফোরণ সহ একটি বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম। GECCO 2009:923-930 জে বারেরা এবং সি. এ. সি কোয়েল্লো। "মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত পার্টিকল সোয়ারম অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতির একটি পর্যালোচনা", পৃষ্ঠাগুলি 9-37। স্প্রিঙ্গার, বার্লিন, নভেম্বর 2009। ওং, কে. সি., (2010)। মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের উপর স্থানিক অবস্থানের প্রভাব। ইভো অ্যাপ্লিকেশনস (1) 2010:481-490 দেব, কে., সাহা, এ। (2010) মাল্টি-উদ্দেশ্যমূলক বিবর্তনীয় পদ্ধতি ব্যবহার করে মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশন সমস্যার একাধিক সমাধান খুঁজে বের করা। জিইসিসিও 2010:447-454 ওয়াং, কে. সি., (2010)। মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশন কৌশলের মাধ্যমে একটি জাল মডেলের উপর প্রোটিন কাঠামোর পূর্বাভাস। জিইসিসিও 2010:155-162 সাহা, এ., দেব, কে. (2010), মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি দ্বি-মানদণ্ডের পন্থাঃ স্ব-অভিযোজিত পন্থা। সীল 2010:95-104 শির, ও. এম., এমমেরিক, এম., বাক, টি. (2010), অ্যাডাপটিভ নিচ রেডাই এবং নিচ শেপস অ্যাপ্রোচস ফর নিচিং উইথ সিএমএ-ইএস। বিবর্তনমূলক গণনা খণ্ড। 18, নং। 1, পিপি। 97-126। সি. স্টোয়ান, এম. প্রেউস, আর. স্টোয়ান, ডি. ডুমিট্রেস্কু (2010) টপোলজিক্যাল প্রজাতি সংরক্ষণ অ্যালগরিদমের মাধ্যমে মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশন। বিবর্তনীয় গণনার উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন, খণ্ড। 14, সংখ্যা 6, পৃষ্ঠা 842-864,2010। এস. দাস, এস. মাইতি, বি-ওয়াই কিউ, পি. এন. সুগন্থন, "রিয়েল-প্যারামিটার ইভোলিউশনারি মাল্টিমোডাল অপ্টিমাইজেশন-এ সার্ভে অফ দ্য স্টেট", খণ্ড। 1, না। 2, পিপি। 71-88, সোয়ারম এবং বিবর্তনমূলক গণনা, জুন 2011। বাহ্যিক লিঙ্ক পার্টিকল সোয়ারম অপ্টিমাইজেশন (পিএসও) ব্যবহার করে মাল্টি-মডেল অপ্টিমাইজেশন বিবর্তন কৌশল (ইএস) চেয়ার 11, কম্পিউটার সায়েন্স, টিইউ ডর্টমুন্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের মাল্টি-মডেল অপ্টিমাইজেশনের আইইইই সিআইএস টাস্ক ফোর্স মাল্টি-মডেল অপ্টিমাইজেশনের সাইবারনেটিক্স বিবর্তনমূলক অ্যালগরিদম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ভিডিও ক্লিপ ধারণকারী নিবন্ধ