Kimeme
কিমেম বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশন এবং বহু-বিভাগীয় নকশা অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি উন্মুক্ত প্ল্যাটফর্ম। এটি কম্পিউটার-এডেড ডিজাইন (সিএডি), সীমাবদ্ধ উপাদান বিশ্লেষণ (এফইএম), কাঠামোগত বিশ্লেষণ এবং গণনামূলক তরল গতিবিদ্যার সরঞ্জামগুলির মতো বাহ্যিক সংখ্যাসূচক সফ্টওয়্যারের সাথে যুক্ত হওয়ার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে। এটি সাইবার ডাইন এসআরএল দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল এবং সমস্যা সংজ্ঞা এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি নকশা পরিবেশ এবং গণনামূলক লোড বিতরণের জন্য একটি সফ্টওয়্যার নেটওয়ার্ক পরিকাঠামো উভয়ই সরবরাহ করে। সাইবার ডাইন 2011 সালে সংখ্যাসূচক অপ্টিমাইজেশন এবং গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা পদ্ধতির ক্ষেত্রে এর প্রতিষ্ঠাতাদের জ্ঞানকে একটি বাণিজ্যিক পণ্যে স্থানান্তর করার জন্য একটি গবেষণা সূচনা হিসাবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। বৈশিষ্ট্য সমস্যা সংজ্ঞা কর্মপ্রবাহ তথ্য প্রবাহের দৃষ্টান্তের উপর ভিত্তি করে। নকশা পরিবর্তনশীল থেকে কাঙ্ক্ষিত উদ্দেশ্য এবং সীমাবদ্ধতার ডেটা প্রবাহ বর্ণনা করতে একাধিক নোড আন্তঃসংযুক্ত হতে পারে। অভ্যন্তরীণ (জাভা, পাইথন বা ব্যাশ/ব্যাচ) বা বাহ্যিক (তৃতীয় পক্ষ) প্রক্রিয়া ব্যবহার করে উদ্দেশ্য (গুলি) গণনার যে কোনও অংশ গণনা করতে ইনপুট/আউটপুট নোড ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিগুলির যে কোনও একটি ল্যান বা ক্লাউডে বিতরণ করা যেতে পারে, সমস্ত উপলব্ধ গণনামূলক সংস্থানগুলি ব্যবহার করে। অপ্টিমাইজেশনের মূল অংশটি উন্মুক্ত, এবং মেমেটিক কম্পিউটিং (এমসি) পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা মেমেটিক অ্যালগরিদম ধারণার একটি সম্প্রসারণ, ব্যবহারকারী তার নিজস্ব অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমকে "অপারেটর" বা "মেমস" নামক কোডের স্বাধীন টুকরোগুলির একটি সেট হিসাবে সংজ্ঞায়িত করতে পারে। অপারেটরগুলি জাভা বা পাইথনে প্রয়োগ করা যেতে পারে। অ্যালগরিদম ডিজাইন গাণিতিক লোককাহিনীতে, ডেভিড ওলপার্ট এবং উইলিয়াম জি ম্যাক্রেডির নো ফ্রি লাঞ্চ উপপাদ্য (কখনও কখনও বহুবচন) 1997 সালের "নো ফ্রি লাঞ্চ উপপাদ্য ফর অপ্টিমাইজেশনে" উপস্থিত হয়। এই গাণিতিক ফলাফলটি একটি নতুন অ্যালগরিদমের নকশায় একটি নির্দিষ্ট প্রচেষ্টার প্রয়োজনীয়তা উল্লেখ করে, যা নির্দিষ্ট সমস্যার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। কিমেমে মেমেটিক কম্পিউটিংয়ের নতুন দৃষ্টান্তের মাধ্যমে নতুন অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলির নকশা এবং পরীক্ষার অনুমতি দেয়, যা গণনামূলক বুদ্ধিমত্তার একটি বিষয় যা একাধিক মিথস্ক্রিয়া এবং বিবর্তিত মডিউল (মেমস) দ্বারা গঠিত অ্যালগরিদমিক কাঠামো অধ্যয়ন করে। পরীক্ষার নকশা (ডিওই) র্যান্ডম জেনারেটর সিকোয়েন্স, ফ্যাক্টরিয়াল, অর্থোগোনাল এবং পুনরাবৃত্তিমূলক কৌশল, পাশাপাশি ডি-অপ্টিমাল বা ক্রস ভ্যালিডেশন সহ বিভিন্ন ডিওই কৌশল উপলব্ধ। মন্টে কার্লো এবং ল্যাটিন হাইপারকিউব মজবুত বিশ্লেষণের জন্য উপলব্ধ। সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ এবং আংশিক ব্যুৎপত্তি হিসাবে স্থানীয় সংবেদনশীলতা তখনই ব্যবহার করা যেতে পারে যখন ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক রৈখিক হয়। যদি পারস্পরিক সম্পর্কটি অরৈখিক হয়, তবে গ্লোবাল সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণটি ইনপুট এবং আউটপুট বিতরণের মধ্যে বৈচিত্র্য-সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ব্যবহার করতে হবে, যেমন সোবল সূচক। সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণের মাধ্যমে, ব্যবস্থার জটিলতা হ্রাস করা যেতে পারে এবং কারণ-প্রভাব শৃঙ্খল ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশন প্রযুক্তিগত পণ্যগুলির উন্নয়ন প্রক্রিয়ায়, সাধারণত বেশ কয়েকটি মূল্যায়ন লক্ষ্য বা মানদণ্ড পূরণ করতে হয়, যেমন। কম দাম, উচ্চ গুণমান, কম শব্দ ইত্যাদি। এই মানদণ্ডগুলি প্রায়শই একে অপরের সাথে দ্বন্দ্ব করে, এই অর্থে যে একটির ন্যূনতমকরণ কমপক্ষে অন্যটির সর্বাধিককরণকে বোঝায়। একাধিক মানদণ্ডের মধ্যে সর্বোত্তম বিনিময় খুঁজে বের করার জন্য নকশার পরামিতিগুলি খুঁজে বের করতে হবে। একক-উদ্দেশ্যমূলক মামলার বিপরীতে, বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশনে কোনও অনন্য সমাধান নেই, বরং পারেটো অপ্টিমাল সমাধানের একটি সম্মুখভাগ রয়েছে। মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশনের লক্ষ্য হল স্বয়ংক্রিয়ভাবে পেরেটো সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে বের করা। আরও দেখুন মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশন মাল্টিডিসিপ্লিনারি ডিজাইন অপ্টিমাইজেশন পারেটো দক্ষতা গণনামূলক বুদ্ধিমত্তা রেফারেন্স কম্পিউটার সিস্টেম অপ্টিমাইজেশন সফ্টওয়্যার কম্পিউটার-এডেড ডিজাইন সফ্টওয়্যার