Kimeme
किमेम बहु-उद्देश्य अनुकूलन और बहु-विषयक डिजाइन अनुकूलन के लिए एक खुला मंच है। इसका उद्देश्य कंप्यूटर-एडेड डिजाइन (सीएडी), फाइनाइट एलिमेंट एनालिसिस (एफईएम), स्ट्रक्चरल एनालिसिस और कम्प्यूटेशनल फ्लूइड डायनामिक्स टूल्स जैसे बाहरी संख्यात्मक सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ा जाना है। यह साइबर डाइन एस. आर. एल. द्वारा विकसित किया गया था और समस्या परिभाषा और विश्लेषण के लिए एक डिजाइन वातावरण और कम्प्यूटेशनल लोड को वितरित करने के लिए एक सॉफ्टवेयर नेटवर्क बुनियादी ढांचा दोनों प्रदान करता है। साइबर डाइन की स्थापना 2011 में एक शोध स्टार्टअप के रूप में संख्यात्मक अनुकूलन और कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस विधियों के क्षेत्र में अपने संस्थापकों के ज्ञान को एक वाणिज्यिक उत्पाद में स्थानांतरित करने के लिए की गई थी। विशेषताएँ समस्या परिभाषा कार्यप्रवाह डेटा प्रवाह प्रतिमान पर आधारित है। डिजाइन चर से वांछित उद्देश्यों और बाधाओं के लिए डेटा प्रवाह का वर्णन करने के लिए कई नोड्स को आपस में जोड़ा जा सकता है। इनपुट/आउटपुट नोड्स का उपयोग आंतरिक (जावा, पायथन या बैश/बैच) या बाहरी (तृतीय-पक्ष) प्रक्रियाओं का उपयोग करके उद्देश्य (ओं) गणना के किसी भी भाग की गणना करने के लिए किया जा सकता है। इनमें से किसी भी प्रक्रिया को सभी उपलब्ध कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग करते हुए LAN या क्लाउड पर वितरित किया जा सकता है। अनुकूलन कोर खुला है, और मेमेटिक कंप्यूटिंग (एमसी) दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, जो कि मेमेटिक एल्गोरिथ्म की अवधारणा का एक विस्तार है, उपयोगकर्ता अपने स्वयं के अनुकूलन एल्गोरिथ्म को "ऑपरेटर" या "मीम्स" नामक कोड के स्वतंत्र टुकड़ों के एक सेट के रूप में परिभाषित कर सकता है। प्रचालक या तो जावा या पायथन में लागू किए जा सकते हैं। गणितीय लोककथाओं में, डेविड वोल्पर्ट और विलियम जी. मैकरेडी का नो फ्री लंच थ्योरम (कभी-कभी बहुवचन) 1997 के "नो फ्री लंच थ्योरम फॉर ऑप्टिमाइजेशन" में दिखाई देता है। यह गणितीय परिणाम एक नए एल्गोरिथ्म के डिजाइन में एक विशिष्ट प्रयास की आवश्यकता को बताता है, जो अनुकूलित करने के लिए विशिष्ट समस्या के अनुरूप है। किमेमे मेमेटिक कम्प्यूटिंग के नए प्रतिमान के माध्यम से नए अनुकूलन एल्गोरिदम के डिजाइन और प्रयोग की अनुमति देता है, जो कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस का एक विषय है जो कई परस्पर क्रिया और विकसित मॉड्यूल (मीम्स) से बनी एल्गोरिदमिक संरचनाओं का अध्ययन करता है। प्रयोगों की रूपरेखा (डी. ओ. ई.) विभिन्न डी. ओ. ई. रणनीतियाँ उपलब्ध हैं, जिनमें यादृच्छिक जनरेटर अनुक्रम, फैक्टोरियल, ऑर्थोगोनल और इटरेटिव तकनीकों के साथ-साथ डी-ऑप्टिमल या क्रॉस वैलिडेशन शामिल हैं। मोंटे कार्लो और लैटिन हाइपरक्यूब मजबूती विश्लेषण के लिए उपलब्ध हैं। संवेदनशीलता विश्लेषण सहसंबंध गुणांक और आंशिक व्युत्पन्न के रूप में स्थानीय संवेदनशीलता का उपयोग केवल तभी किया जा सकता है जब इनपुट और आउटपुट के बीच सहसंबंध रैखिक हो। यदि सहसंबंध अरैखिक है, तो वैश्विक संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग इनपुट और आउटपुट वितरण के बीच भिन्नता-संबंध के आधार पर किया जाना चाहिए, जैसे कि सोबोल सूचकांक। संवेदनशीलता विश्लेषण के साथ, प्रणाली की जटिलता को कम किया जा सकता है और कारण-प्रभाव श्रृंखला को समझाया जा सकता है। बहु-उद्देश्य अनुकूलन तकनीकी उत्पादों की विकास प्रक्रिया में, आमतौर पर कई मूल्यांकन लक्ष्यों या मानदंडों को पूरा किया जाता है, जैसे। कम लागत, उच्च गुणवत्ता, कम शोर आदि। ये मानदंड अक्सर एक दूसरे के साथ संघर्ष करते हैं, इस अर्थ में कि एक के न्यूनतमकरण में कम से कम दूसरे के अधिकतमकरण की आवश्यकता होती है। कई मानदंडों के बीच सबसे अच्छा समझौता खोजने के लिए डिज़ाइन मापदंडों को खोजना होगा। एकल-उद्देश्य मामले के विपरीत, बहु-उद्देश्य अनुकूलन में एक अद्वितीय समाधान नहीं है, बल्कि पारेटो इष्टतम समाधान का एक मोर्चा है। बहु-उद्देश्य अनुकूलन का उद्देश्य स्वचालित रूप से पेरेटो इष्टतम समाधान खोजना है। मल्टी-ऑब्जेक्टिव ऑप्टिमाइजेशन मल्टीडिसिप्लिनरी डिज़ाइन ऑप्टिमाइजेशन पेरेटो दक्षता कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस संदर्भ कंप्यूटर सिस्टम ऑप्टिमाइजेशन सॉफ्टवेयर कंप्यूटर-एडेड डिज़ाइन सॉफ्टवेयर भी देखें।