Multi-swarm optimization
মাল্টি-সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন হল একটি (স্ট্যান্ডার্ড) সোয়ার্মের পরিবর্তে একাধিক উপ-সোয়ার্ম ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে কণা সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশনের (পি. এস. ও) একটি রূপ। মাল্টি-সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশনের সাধারণ পদ্ধতি হল যে প্রতিটি সাব-সোয়ার্ম একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে মনোনিবেশ করে এবং একটি নির্দিষ্ট বৈচিত্র্য পদ্ধতি নির্ধারণ করে যে সাব-সোয়ার্মগুলি কোথায় এবং কখন চালু করা হবে। মাল্টি-সোয়ার্ম কাঠামোটি বিশেষভাবে মাল্টি-মডেল সমস্যাগুলির অনুকূলকরণের জন্য উপযুক্ত, যেখানে একাধিক (স্থানীয়) অপ্টিমা বিদ্যমান। বহু-পদ্ধতিগত সমস্যায় অনুসন্ধান এবং শোষণের মধ্যে একটি কার্যকর ভারসাম্য অর্জন করা গুরুত্বপূর্ণ। বহু-ঝাঁক ব্যবস্থা এই ভারসাম্য উন্নত করার জন্য একটি নতুন পদ্ধতি প্রদান করে। অনুসন্ধান এবং শোষণের মধ্যে একটি সমঝোতা অর্জনের চেষ্টা করার পরিবর্তে যা অনুসন্ধান প্রক্রিয়ার উভয় প্রক্রিয়াকে দুর্বল করে দিতে পারে, বহু-ঝাঁক ব্যবস্থা তাদের স্বতন্ত্র পর্যায়ে বিভক্ত করে। প্রতিটি পর্যায় হয় শোষণ (পৃথক উপ-ঝাঁক) বা অনুসন্ধান (বৈচিত্র্যকরণ পদ্ধতি)-এর উপর বেশি দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। বহু-ঝাঁক ব্যবস্থা দ্বারা বাস্তবায়িত নির্দিষ্ট বৈচিত্র্য পদ্ধতির (গুলি) উপর উপ-ঝাঁকগুলির সমন্বয় নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, তরঙ্গ অফ সোয়ারম অফ পার্টিকেলস (ডব্লিউ. ও. এস. পি) এর বৈচিত্র্যকরণ প্রক্রিয়াটি কণাগুলির "সংঘর্ষ"-এর উপর ভিত্তি করে। যখন কণাগুলি খুব কাছাকাছি আসে তখন সেগুলি একটি স্বল্প পরিসীমা বল দ্বারা নতুন তরঙ্গ/উপ-ঝাঁকুনিতে বহিষ্কৃত হয়, এইভাবে একটি সম্পূর্ণ অভিসরণ এড়ানো হয়। ডায়নামিক মাল্টি-সোয়ার্ম-পার্টিকল সোয়ারম অপ্টিমাইজার (ডি. এম. এস-পি. এস. ও) পর্যায়ক্রমে উপ-ঝাঁকগুলির কণাগুলিকে (তারা একত্রিত হওয়ার পরে) নতুন উপ-ঝাঁকগুলিতে পুনরায় একত্রিত করে, নতুন ঝাঁকগুলি পূর্ববর্তী ঝাঁকগুলির কণা দিয়ে শুরু হয়। পঙ্গপালের ঝাঁক একটি "গ্রাস এবং এগিয়ে যাওয়া" কৌশলের উপর ভিত্তি করে-একটি উপ-ঝাঁক "গ্রাস" করার পরে অনুসন্ধান স্থানের তুলনামূলকভাবে ছোট অঞ্চল (একটি স্থানীয় সর্বোত্তম সন্ধানের জন্য) স্কাউটদের "এগিয়ে যাওয়ার" জন্য নতুন আশাব্যঞ্জক অঞ্চলগুলির সন্ধানের জন্য মোতায়েন করা হয়। উপ-ঝাঁকগুলির একটি স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য হল যে তাদের প্রাথমিক অবস্থান এবং প্রাথমিক বেগগুলি স্বাভাবিক ঝাঁকগুলির মতো এলোমেলোভাবে নির্বাচিত হয় না। পরিবর্তে, তারা কণাগুলির পূর্ববর্তী গতিপথ থেকে কিছু তথ্য বজায় রাখে। সাধারণভাবে, বহু-ঝাঁক ব্যবস্থার বিকাশ নকশা সিদ্ধান্তের দিকে পরিচালিত করে যা কণা ঝাঁক অপ্টিমাইজেশনের মূল বিকাশের সময় বিদ্যমান ছিল না, যেমন প্রতিটি উপ-ঝাঁকুনিতে ব্যবহার করার জন্য কণাগুলির সংখ্যা, সংকোচন ফ্যাক্টরের জন্য সর্বোত্তম মান এবং অ-এলোমেলো প্রাথমিক অবস্থান এবং প্রাথমিক বেগের প্রভাব। এই নকশার সিদ্ধান্তগুলি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছে এবং সুপ্রতিষ্ঠিত নির্দেশিকা রয়েছে-যেমন। অ-এলোমেলো প্রাথমিক অবস্থান এবং প্রাথমিক বেগের ব্যবহার বহু-ঝাঁক ব্যবস্থায় উন্নত ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে, যা একক-ঝাঁক ব্যবস্থার ক্ষেত্রে হয় না। অন্যান্য নকশা সিদ্ধান্ত, যেমন কোন বৈচিত্র্য পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে বা কোন নির্দিষ্ট অনুসন্ধান কৌশল একটি উপ-ঝাঁক প্রাথমিক অবস্থান এবং প্রাথমিক বেগ নির্বাচন করবে, তার কম প্রতিষ্ঠিত নির্দেশিকা রয়েছে এবং বহু-ঝাঁক ব্যবস্থার ক্ষেত্রে উন্মুক্ত প্রশ্ন গঠন করে। এই নকশার কিছু সিদ্ধান্ত তুলনামূলকভাবে স্বাধীন উপ-উপাদান দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে যা বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশন কৌশল সন্নিবেশ করার অনুমতি দেয়। বহু-ঝাঁক ব্যবস্থা এইভাবে সংকর অ্যালগরিদমের বিকাশের জন্য একটি দরকারী কাঠামো প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, ইউ. এম. ডি. এ-পি. এস. ও মাল্টি-সোয়ার্ম সিস্টেম কার্যকরভাবে কণা সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন, ডিস্ট্রিবিউশন অ্যালগরিদমের অনুমান এবং ডিফারেনশিয়াল বিবর্তন থেকে একটি মাল্টি-সোয়ার্ম হাইব্রিডে উপাদানগুলিকে একত্রিত করে। বর্তমান কাজ মেন্ডেলির উপর একটি রিডিং গ্রুপ সমস্ত আগ্রহী গবেষকদের জন্য উপলব্ধ। আরও দেখুন সোয়ারম ইন্টেলিজেন্স রেফারেন্স মেটাহিউরিস্টিক্স