Multi-swarm optimization
મલ્ટી-સ્વાર્મ ઓપ્ટિમાઇઝેશન એ પાર્ટિકલ સ્વાર્મ ઓપ્ટિમાઇઝેશન (પીએસઓ) નો એક પ્રકાર છે જે એક (પ્રમાણભૂત) સ્વાર્મને બદલે બહુવિધ પેટા-સ્વાર્મ્સના ઉપયોગ પર આધારિત છે. મલ્ટી-સ્વાર્મ ઓપ્ટિમાઇઝેશનમાં સામાન્ય અભિગમ એ છે કે દરેક પેટા-સ્વાર્મ ચોક્કસ પ્રદેશ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે જ્યારે ચોક્કસ વૈવિધ્યકરણ પદ્ધતિ નક્કી કરે છે કે પેટા-સ્વાર્મ્સને ક્યાં અને ક્યારે છોડવું. મલ્ટી-સ્વાર્મ માળખું ખાસ કરીને મલ્ટી-મોડલ સમસ્યાઓ પર ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે ફીટ કરવામાં આવે છે, જ્યાં બહુવિધ (સ્થાનિક) ઓપ્ટિમા અસ્તિત્વ ધરાવે છે. વર્ણન બહુ-મોડલ સમસ્યાઓમાં સંશોધન અને શોષણ વચ્ચે અસરકારક સંતુલન પ્રાપ્ત કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. બહુ-સ્વાર્મ પ્રણાલીઓ આ સંતુલનને સુધારવા માટે એક નવો અભિગમ પ્રદાન કરે છે. સંશોધન અને શોષણ વચ્ચે સમાધાન કરવાનો પ્રયાસ કરવાને બદલે જે શોધ પ્રક્રિયાની બંને પદ્ધતિઓને નબળી પાડી શકે છે, બહુ-ઝુંડ પ્રણાલીઓ તેમને અલગ તબક્કામાં અલગ કરે છે. દરેક તબક્કો ક્યાં તો શોષણ (વ્યક્તિગત પેટા-ઝુંડ) અથવા સંશોધન (વૈવિધ્યકરણ પદ્ધતિ) પર વધુ કેન્દ્રિત છે. પેટા-તીડનું સંકલન બહુ-તીડ પ્રણાલી દ્વારા લાગુ કરવામાં આવેલી ચોક્કસ વૈવિધ્યકરણ પદ્ધતિ (ઓ) પર આધાર રાખે છે. ઉદાહરણ તરીકે, વેવ ઓફ સ્વાર્મ ઓફ પાર્ટિકલ્સ (ડબલ્યુ. ઓ. એસ. પી.) તેની વૈવિધ્યકરણ પદ્ધતિને કણોની "અથડામણ" પર આધારિત કરે છે. જ્યારે કણો ખૂબ નજીક આવે છે ત્યારે તેઓ ટૂંકા અંતરના બળ દ્વારા નવા તરંગો/પેટા-ઝુંડમાં બહાર કાઢવામાં આવે છે, આમ સંપૂર્ણ અભિસરણને ટાળે છે. ડાયનેમિક મલ્ટી-સ્વાર્મ-પાર્ટિકલ સ્વાર્મ ઓપ્ટિમાઇઝર (ડી. એમ. એસ.-પી. એસ. ઓ.) સમયાંતરે પેટા-તીડના કણોને (તેઓ ભેગા થયા પછી) નવા પેટા-તીડમાં ફરીથી સંગઠિત કરે છે, નવા તીડ અગાઉના તીડના કણોથી શરૂ થાય છે. તીડના ઝુંડ "ગળી જાય છે અને આગળ વધે છે" વ્યૂહરચના પર આધારિત છે-પેટા-ઝુંડ "ગળી જાય છે" પછી શોધ જગ્યાના પ્રમાણમાં નાના વિસ્તાર (સ્થાનિક મહત્તમ શોધવા માટે) સ્કાઉટ્સને "આગળ વધવા" માટે નવા આશાસ્પદ પ્રદેશો શોધવા માટે તૈનાત કરવામાં આવે છે. પેટા-તીડનું એક વિશિષ્ટ લક્ષણ એ છે કે તેમની પ્રારંભિક સ્થિતિ અને પ્રારંભિક વેગ સામાન્ય તીડની જેમ અવ્યવસ્થિત રીતે પસંદ કરવામાં આવતા નથી. તેના બદલે, તેઓ કણોના અગાઉના માર્ગમાંથી કેટલીક માહિતી જાળવી રાખે છે. સામાન્ય રીતે, મલ્ટી-સ્વાર્મ પ્રણાલીઓનો વિકાસ એવા ડિઝાઇન નિર્ણયો તરફ દોરી જાય છે જે કણ સ્વાર્મ ઓપ્ટિમાઇઝેશનના મૂળ વિકાસ દરમિયાન અસ્તિત્વમાં નહોતા, જેમ કે દરેક પેટા-સ્વાર્મમાં ઉપયોગમાં લેવાતા કણોની સંખ્યા, સંકોચન પરિબળ માટે શ્રેષ્ઠ મૂલ્ય અને બિન-યાદૃચ્છિક પ્રારંભિક સ્થિતિ અને પ્રારંભિક વેગની અસરો. આ ડિઝાઇનના નિર્ણયોનો સંપૂર્ણ અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો છે અને તેમાં સારી રીતે સ્થાપિત માર્ગદર્શિકાઓ છે-દા. ત. બિન-યાદૃચ્છિક પ્રારંભિક સ્થિતિઓ અને પ્રારંભિક વેગનો ઉપયોગ બહુ-ઝુંડ પ્રણાલીઓમાં સુધારેલા પરિણામો તરફ દોરી જાય છે, જે એક-ઝુંડ માટે નથી. અન્ય ડિઝાઇન નિર્ણયો, જેમ કે કઈ વૈવિધ્યકરણ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવો અથવા કઈ ચોક્કસ શોધ વ્યૂહરચના પેટા-ઝુંડની પ્રારંભિક સ્થિતિ અને પ્રારંભિક વેગની પસંદગી કરશે, તેમાં ઓછી સ્થાપિત માર્ગદર્શિકા હોય છે અને બહુ-ઝુંડ પ્રણાલીઓના ક્ષેત્રમાં ખુલ્લા પ્રશ્નો હોય છે. આમાંના કેટલાક ડિઝાઇન નિર્ણયોને પ્રમાણમાં સ્વતંત્ર પેટા ઘટકો દ્વારા સંબોધિત કરી શકાય છે જે વિવિધ ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકોને દાખલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. બહુ-સ્વાર્મ પ્રણાલીઓ આમ વર્ણસંકર અલ્ગોરિધમ્સના વિકાસ માટે ઉપયોગી માળખું પૂરું પાડે છે. ઉદાહરણ તરીકે, યુ. એમ. ડી. એ.-પી. એસ. ઓ. મલ્ટિ-સ્વાર્મ સિસ્ટમ અસરકારક રીતે પાર્ટિકલ સ્વાર્મ ઓપ્ટિમાઇઝેશન, ડિસ્ટ્રિબ્યુશન અલ્ગોરિધમનો અંદાજ અને વિભેદક ઉત્ક્રાંતિના ઘટકોને મલ્ટિ-સ્વાર્મ હાઇબ્રિડમાં જોડે છે. વર્તમાન કાર્ય મેન્ડેલી પરનું વાંચન જૂથ તમામ રસ ધરાવતા સંશોધકો માટે ઉપલબ્ધ છે. સ્વાર્મ ઇન્ટેલિજન્સ સંદર્ભો મેટાહેરિસ્ટિક્સ પણ જુઓ