MCACEA
এমসিএসিইএ (মাল্টিপল কোঅর্ডিনেটেড এজেন্টস কোভোলিউশনারি ইভোলিউশনারি অ্যালগরিদম) একটি সাধারণ কাঠামো যা সহযোগিতার উদ্দেশ্যগুলি ব্যবহার করে ইএ জনসংখ্যার বিবর্তনের সমন্বয় সাধনের জন্য তাদের সর্বোত্তম সমাধানগুলি ভাগ করে নেওয়ার জন্য প্রতি প্রতিনিধি একটি একক বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম (ইএ) ব্যবহার করে। এই কাঠামোটি গাণিতিক অপ্টিমাইজেশান সমস্যায় একাধিক সহযোগী এজেন্টের কিছু বৈশিষ্ট্য অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে, এর প্রকৃতির কারণে যেখানে ব্যক্তিগত এবং সহযোগিতার উভয় উদ্দেশ্যই অনুকূল হয়, এমসিএসিইএ বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশান সমস্যায় ব্যবহৃত হয়। বিবরণ এবং বাস্তবায়ন এমসিএসিইএ, একাধিক ইএ (প্রতিটি প্রতিনিধি প্রতি একটি) ব্যবহার করে যা তাদের নিজস্ব জনসংখ্যাকে তাদের ব্যক্তিগত এবং সহযোগিতার সীমাবদ্ধতা এবং উদ্দেশ্যমূলক সূচক অনুসারে তার সম্পর্কিত সমস্যার সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে বের করার জন্য বিকশিত করে। প্রতিটি ইএ একটি অপ্টিমাইজেশান সমস্যা যা সমান্তরালে চলে এবং তার মূল্যায়ন ধাপের সময় অন্যদের সাথে কিছু তথ্য বিনিময় করে। এই তথ্য প্রতিটি ই. এ-কে তার নিজস্ব জনসংখ্যার মধ্যে এনকোড করা সমাধানগুলির সমন্বয় উদ্দেশ্যগুলি পরিমাপ করার জন্য প্রয়োজন, অন্যান্য ই. এ-র অবশিষ্ট জনসংখ্যার সম্ভাব্য সর্বোত্তম সমাধানগুলি বিবেচনা করে। এই উদ্দেশ্যে, প্রতিটি একক ইএ তার নিজস্ব জনসংখ্যার প্রতিটি সম্ভাব্য সমাধানের সহযোগিতামূলক উদ্দেশ্যগুলির মূল্যায়ন করার আগে অবশিষ্টগুলির সেরা সমাধান সম্পর্কিত তথ্য গ্রহণ করে। যেহেতু সহযোগিতার উদ্দেশ্যমূলক মূল্যবোধগুলি অন্যান্য জনগোষ্ঠীর সর্বোত্তম সমাধানের উপর নির্ভর করে এবং একটি সমাধানের অনুকূলতা ব্যক্তিগত এবং সহযোগিতার উদ্দেশ্য উভয়ের উপর নির্ভর করে, তাই প্রতিটি পরিকল্পনাকারীর সর্বোত্তম সমাধান নির্বাচন করা এবং অন্যের কাছে পাঠানো সত্যিই সম্ভব নয়। যাইহোক, এমসিএসিইএ প্রতিটি ইএ-র মধ্যে মূল্যায়ন পদক্ষেপকে তিনটি ভাগে ভাগ করেঃ প্রথম অংশে, ইএ-রা শুধুমাত্র তার স্বতন্ত্র উদ্দেশ্যমূলক মান বিবেচনা করে সর্বোত্তম সমাধানটি চিহ্নিত করে এবং অন্যান্য ইএ-দের কাছে পাঠায়; দ্বিতীয় অংশে, সমস্ত সমাধানের সহযোগিতা উদ্দেশ্যমূলক মানগুলি প্রাপ্ত তথ্য বিবেচনা করে গণনা করা হয়; এবং তৃতীয় অংশে, ইএ-রা সমস্ত ব্যক্তিগত এবং সহযোগিতার উদ্দেশ্যমূলক মান বিবেচনা করে সমাধানগুলির যোগ্যতা গণনা করে। যদিও প্রতিটি জনসংখ্যা শুধুমাত্র একটি অনন্য সর্বোত্তম সমাধান দিতে পারে, প্রতিটি ইএ সর্বোত্তম সমাধানের একটি পেরেটো সেট বজায় রাখে এবং শেষ পর্যন্ত অনন্য সর্বোত্তম সমাধান নির্বাচন করে, যখন শেষ জনসংখ্যাটি ইতিমধ্যে প্রাপ্ত হয়ে গেছে। অতএব, প্রতিটি প্রজন্মের পৃথক উদ্দেশ্য অনুসারে একটি অনন্য সর্বোত্তম সমাধান নির্ধারণ করতে সক্ষম হতে (এবং তাই, এটি এমসিএসিইএ কাঠামোর সাথে ব্যবহার করে), চূড়ান্ত সর্বোত্তম সমাধান নির্বাচন করার দায়িত্বে থাকা একটি পদক্ষেপও প্রতিটি ইএ-এর মূল্যায়ন ধাপে অন্তর্ভুক্ত করা আবশ্যক। এম. সি. এ. সি. ই. এ-তে মূল্যায়নের পর্যায় পৃথক সহযোগী ই. এ-দের সম্পূর্ণ মূল্যায়নের পর্যায়টি ছয়টি ধাপে বিভক্ত। একটি একক ই. এ-র সমাধান অনুসন্ধান করার সময়, এই নতুন মূল্যায়ন প্রক্রিয়ার শুধুমাত্র প্রথম দুটি ধাপ ব্যবহার করা হয়। এম. সি. এ. সি. ই. এ এই প্রক্রিয়াটিকে শুধুমাত্র এই দুটি ধাপ থেকে পরবর্তী ছয়টি ধাপ পর্যন্ত প্রসারিত করেছে। প্রতিটি সমাধানের স্বতন্ত্র উদ্দেশ্যগুলির মূল্যায়ন করা। 2. একক মূল্যায়ন ফাংশন (শুধুমাত্র পৃথক উদ্দেশ্য সহ) সহ প্রতিটি সমাধানের যোগ্যতা গণনা করা। 3. জনসংখ্যার সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে বের করা। 4. অন্যান্য একক ই. এ-দের কাছে সর্বোত্তম সমাধান পাঠানো (এবং গ্রহণ করা)। 5টি। অন্যান্য ই. এ-দের কাছ থেকে প্রাপ্ত তথ্য বিবেচনা করে সহযোগিতার উদ্দেশ্যগুলি গণনা করা। 6টি। 1ম এবং 5ম ধাপে প্রাপ্ত সম্পূর্ণ মূল্যায়ন ফাংশন (ব্যক্তিগত এবং সহযোগিতার উদ্দেশ্য উভয় সহ) সহ প্রতিটি সমাধানের যোগ্যতা গণনা করা। যদিও এমসিএসিইএ দেখতে ইএ-র অভ্যাসগত সমান্তরালকরণের মতো হতে পারে, এই ক্ষেত্রে, পর্যায়ক্রমে তাদের সমাধানগুলি ভাগ করে নেওয়া বিভিন্ন ইএ-র মধ্যে পুরো সমস্যার সমাধানগুলি বিতরণ করার পরিবর্তে, অ্যালগরিদমটি সমস্যাটিকে ছোট ছোট সমস্যায় বিভক্ত করছে যা একই সাথে সমাধান করা হয় প্রতিটি ইএ দ্বারা অন্যান্য ইএ-রা যে সমস্যাগুলি অর্জন করছে তার অংশের সমাধানগুলি বিবেচনা করে। আরেকটি সম্ভাবনা হল, পূর্ববর্তী প্রজন্মের সেরা সম্পূর্ণরূপে মূল্যায়িত সমাধানগুলি আমাদের বর্তমান সেরা একমাত্র পৃথক উদ্দেশ্য মূল্যায়নের পরিবর্তে অন্যান্য ই. এ-দের কাছে পাঠানো। তা সত্ত্বেও, এই পদ্ধতিটি সম্পূর্ণরূপে মূল্যায়িত পুরনো গতিপথগুলির প্রতি পক্ষপাতিত্বের পরিচয় দেয়, যেখানে এমসিএসিইএ বর্তমানে ভাল পৃথক উদ্দেশ্যমূলক মূল্যায়নের দিকে এটি করে। এম. সি. এ. সি. ই. এ অ্যাপ্লিকেশনগুলি একই পরিস্থিতিতে একই সময়ে উড়ানের সময় মানহীন বায়বীয় যানবাহন (ইউ. এ. ভি)-এর গতিপথ খুঁজে বের করতে এবং অনুকূল করতে ব্যবহৃত হয়েছে। আরও দেখুন কৃত্রিম উন্নয়ন উন্নয়নমূলক জীববিজ্ঞান বিবর্তনীয় গণনা বিবর্তনীয় রোবোটিক্স ফিটনেস ফাংশন ফিটনেস ল্যান্ডস্কেপ ফিটনেস আনুমানিক জেনেটিক অপারেটর ইন্টারেক্টিভ বিবর্তনীয় গণনা এমওইএ ফ্রেমওয়ার্ক, বহু উদ্দেশ্যমূলক বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম ইসিজে-এর জন্য একটি ওপেন সোর্স জাভা ফ্রেমওয়ার্ক, বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম প্যারাডাইজো বাস্তবায়নের জন্য একটি টুলকিট, একটি মেটা-হিউরিস্টিক্স ফ্রেমওয়ার্ক রেফারেন্স গ্রন্থপঞ্জি এল. ডি লা টোরে, জে. এম. ডি লা ক্রুজ এবং বি. আন্দ্রেস-টোরো। বাস্তবসম্মত পরিস্থিতিতে একাধিক ইউএভি-র জন্য বিবর্তনীয় গতিপথ পরিকল্পনাকারী। রোবোটিক্সের উপর আই. ই. ই. ই লেনদেন, খণ্ড। 26, না। 4, পিপি। 619-634, আগস্ট 2010। বিবর্তনীয় গণনা গাণিতিক অপ্টিমাইজেশন