Multi-swarm optimization
बहु-झुंड अनुकूलन कण झुंड अनुकूलन (पीएसओ) का एक प्रकार है जो एक (मानक) झुंड के बजाय कई उप-झुंडों के उपयोग पर आधारित है। बहु-झुंड अनुकूलन में सामान्य दृष्टिकोण यह है कि प्रत्येक उप-झुंड एक विशिष्ट क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करता है जबकि एक विशिष्ट विविधीकरण विधि यह तय करती है कि उप-झुंड को कहां और कब लॉन्च किया जाए। मल्टी-स्वार्म फ्रेमवर्क विशेष रूप से मल्टी-मोडल समस्याओं पर अनुकूलन के लिए उपयुक्त है, जहां कई (स्थानीय) इष्टतम मौजूद हैं। विवरण बहु-मोडल समस्याओं में अन्वेषण और दोहन के बीच एक प्रभावी संतुलन प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। बहु-झुंड प्रणालियाँ इस संतुलन को बेहतर बनाने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करती हैं। अन्वेषण और दोहन के बीच एक समझौता करने की कोशिश करने के बजाय जो खोज प्रक्रिया के दोनों तंत्रों को कमजोर कर सकता है, बहु-झुंड प्रणालियाँ उन्हें अलग-अलग चरणों में अलग करती हैं। प्रत्येक चरण या तो दोहन (व्यक्तिगत उप-झुंड) या अन्वेषण (विविधीकरण विधि) पर अधिक केंद्रित है। उप-झुंडों का समन्वय बहु-झुंड प्रणाली द्वारा कार्यान्वित विशिष्ट विविधीकरण विधियों पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, कणों के झुंड की लहर (डब्ल्यू. ओ. एस. पी.) अपने विविधीकरण तंत्र को कणों के "टकराव" पर आधारित करती है। जब कण बहुत करीब आते हैं तो उन्हें एक छोटी दूरी के बल द्वारा नई तरंगों/उप-झुंडों में निष्कासित कर दिया जाता है, इस प्रकार एक पूर्ण अभिसरण से बचा जाता है। डायनेमिक मल्टी-स्वार्म-पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़र (डी. एम. एस.-पी. एस. ओ.) समय-समय पर उप-झुंडों के कणों को (उनके अभिसरण के बाद) नए उप-झुंडों में फिर से संगठित करता है, नए झुंड पिछले झुंडों के कणों के साथ शुरू होते हैं। टिड्डियों के झुंड "खा जाते हैं और आगे बढ़ते हैं" रणनीति पर आधारित होते हैं-एक उप-झुंड के "खा जाने" के बाद खोज स्थान का एक अपेक्षाकृत छोटा क्षेत्र (एक स्थानीय इष्टतम खोजने के लिए) स्काउट्स को "आगे बढ़ने" के लिए नए आशाजनक क्षेत्रों की तलाश के लिए तैनात किया जाता है। उप-झुंडों की एक विशिष्ट विशेषता यह है कि उनकी प्रारंभिक स्थिति और प्रारंभिक वेग सामान्य झुंडों की तरह यादृच्छिक रूप से नहीं चुने जाते हैं। इसके बजाय, वे कणों के पिछले प्रक्षेपवक्र से कुछ जानकारी बनाए रखते हैं। सामान्य तौर पर, बहु-झुंड प्रणालियों के विकास से ऐसे डिज़ाइन निर्णय होते हैं जो कण झुंड अनुकूलन के मूल विकास के दौरान मौजूद नहीं थे, जैसे कि प्रत्येक उप-झुंड में उपयोग करने के लिए कणों की संख्या, संकुचन कारक के लिए इष्टतम मूल्य और गैर-यादृच्छिक प्रारंभिक स्थितियों और प्रारंभिक वेगों के प्रभाव। इन डिजाइन निर्णयों का पूरी तरह से अध्ययन किया गया है और इसमें अच्छी तरह से स्थापित दिशानिर्देश हैं-जैसे। गैर-यादृच्छिक प्रारंभिक स्थितियों और प्रारंभिक वेगों के उपयोग से बहु-झुंड प्रणालियों में बेहतर परिणाम मिलते हैं, जो एकल-झुंडों के मामले में नहीं है। अन्य डिजाइन निर्णय, जैसे कि किस विविधीकरण विधि का उपयोग करना है या कौन सी विशिष्ट खोज रणनीति एक उप-झुंड की प्रारंभिक स्थिति और प्रारंभिक वेग का चयन करेगी, कम स्थापित दिशानिर्देश हैं और बहु-झुंड प्रणालियों के क्षेत्र में खुले प्रश्नों का गठन करते हैं। इनमें से कुछ डिजाइन निर्णयों को अपेक्षाकृत स्वतंत्र उप-घटकों द्वारा संबोधित किया जा सकता है जो विभिन्न अनुकूलन तकनीकों को डालने की अनुमति देते हैं। बहु-झुंड प्रणालियाँ इस प्रकार संकर एल्गोरिदम के विकास के लिए एक उपयोगी ढांचा प्रदान करती हैं। उदाहरण के लिए, यू. एम. डी. ए.-पी. एस. ओ. बहु-झुंड प्रणाली प्रभावी रूप से कण झुंड अनुकूलन, वितरण एल्गोरिदम के आकलन और बहु-झुंड संकर में अंतर विकास से घटकों को जोड़ती है। वर्तमान कार्य मेंडेली पर एक पठन समूह सभी इच्छुक शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। स्वार्म इंटेलिजेंस संदर्भ मेटाहेरिस्टिक्स भी देखें।