Multi-swarm optimization
ملٹی سوارم آپٹیمائزیشن پارٹیکل سوارم آپٹیمائزیشن (پی ایس او) کی ایک قسم ہے جو ایک (معیاری) سوارم کے بجائے متعدد ذیلی سوارم کے استعمال پر مبنی ہے۔ ملٹی سوارم آپٹیمائزیشن میں عمومی نقطہ نظر یہ ہے کہ ہر ذیلی جھنڈ ایک مخصوص خطے پر توجہ مرکوز کرتا ہے جبکہ ایک مخصوص تنوع کا طریقہ یہ فیصلہ کرتا ہے کہ ذیلی جھنڈوں کو کہاں اور کب لانچ کرنا ہے۔ ملٹی سوارم فریم ورک خاص طور پر ملٹی ماڈل مسائل پر اصلاح کے لیے موزوں ہے، جہاں متعدد (مقامی) آپٹیما موجود ہیں۔ تفصیل ملٹی ماڈل مسائل میں تلاش اور استحصال کے درمیان ایک موثر توازن حاصل کرنا ضروری ہے۔ ملٹی سوارم سسٹم اس توازن کو بہتر بنانے کے لیے ایک نیا نقطہ نظر فراہم کرتے ہیں۔ ایکسپلوریشن اور استحصال کے درمیان سمجھوتہ کرنے کی کوشش کرنے کے بجائے جو تلاش کے عمل کے دونوں میکانزم کو کمزور کر سکتا ہے، ملٹی سوارم سسٹم انہیں الگ الگ مراحل میں الگ کرتے ہیں۔ ہر مرحلہ یا تو استحصال (انفرادی ذیلی جھنڈ) یا ایکسپلوریشن (تنوع کا طریقہ) پر زیادہ مرکوز ہے۔ ذیلی ٹڈیوں کی ہم آہنگی کا انحصار کثیر ٹڈیوں کے نظام کے ذریعے نافذ کردہ مخصوص تنوع کے طریقہ کار پر ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر ذرات کے جھنڈ کی لہر (ڈبلیو او ایس پی) اپنے تنوع کے طریقہ کار کو ذرات کے "تصادم" پر مبنی کرتی ہے۔ جب ذرات بہت قریب ہوتے ہیں تو انہیں ایک مختصر رینج فورس کے ذریعے نئی لہروں/ذیلی جھنڈوں میں نکال دیا جاتا ہے، اس طرح مکمل ہم آہنگی سے بچتے ہیں۔ ڈائنامک ملٹی-سورم-پارٹیکل سوارم آپٹیمائزر (ڈی ایم ایس-پی ایس او) وقتا فوقتا ذیلی جھنڈوں کے ذرات کو (ان کے یکجا ہونے کے بعد) نئے ذیلی جھنڈوں میں دوبارہ منظم کرتا ہے، نئے جھنڈوں کو پچھلے جھنڈوں کے ذرات سے شروع کیا جاتا ہے۔ ٹڈی دل کے جھنڈ "کھا کر آگے بڑھیں" کی حکمت عملی پر مبنی ہوتے ہیں-ایک ذیلی جھنڈ کے "کھا جانے" کے بعد تلاش کی جگہ کا ایک نسبتا چھوٹا سا علاقہ (مقامی زیادہ سے زیادہ تلاش کرنے کے لیے) اسکاؤٹس کو "آگے بڑھنے" کے لیے نئے امید افزا علاقوں کی تلاش کے لیے تعینات کیا جاتا ہے۔ ذیلی جھنڈوں کی ایک خاص خصوصیت یہ ہے کہ ان کی ابتدائی پوزیشن اور ابتدائی رفتار کو عام جھنڈوں کی طرح تصادفی طور پر منتخب نہیں کیا جاتا ہے۔ اس کے بجائے، وہ ذرات کے پچھلے راستوں سے کچھ معلومات کو برقرار رکھتے ہیں۔ عام طور پر، کثیر جھنڈ کے نظام کی ترقی ایسے ڈیزائن فیصلوں کی طرف لے جاتی ہے جو ذرہ جھنڈ کی اصلاح کی اصل ترقی کے دوران موجود نہیں تھے، جیسے کہ ہر ذیلی جھنڈ میں استعمال ہونے والے ذرات کی تعداد، سکڑنے والے عنصر کے لیے زیادہ سے زیادہ قیمت اور غیر بے ترتیب ابتدائی پوزیشنوں اور ابتدائی رفتار کے اثرات۔ ڈیزائن کے ان فیصلوں کا اچھی طرح سے مطالعہ کیا گیا ہے اور ان میں اچھی طرح سے قائم کردہ رہنما خطوط ہیں۔ غیر بے ترتیب ابتدائی پوزیشنوں اور ابتدائی رفتاروں کا استعمال ملٹی سوارم سسٹمز میں بہتر نتائج کا باعث بنتا ہے، جو کہ سنگل سوارم کے معاملے میں نہیں ہے۔ ڈیزائن کے دیگر فیصلے، جیسے کہ کون سا تنوع کا طریقہ استعمال کرنا ہے یا کون سی مخصوص تلاش کی حکمت عملی ذیلی جھنڈ کی ابتدائی پوزیشنوں اور ابتدائی رفتار کا انتخاب کرے گی، ان میں کم قائم کردہ رہنما خطوط ہیں اور کثیر جھنڈ کے نظام کے میدان میں کھلے سوالات تشکیل دیتے ہیں۔ ان میں سے کچھ ڈیزائن کے فیصلوں کو نسبتا آزاد ذیلی اجزاء کے ذریعے حل کیا جا سکتا ہے جو مختلف اصلاح کی تکنیکوں کو داخل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ اس طرح ملٹی سوارم سسٹم ہائبرڈ الگورتھم کی ترقی کے لیے ایک مفید فریم ورک فراہم کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یو ایم ڈی اے-پی ایس او ملٹی سوارم سسٹم مؤثر طریقے سے پارٹیکل سوارم آپٹیمائزیشن، ڈسٹری بیوشن الگورتھم کا تخمینہ، اور تفریق ارتقاء سے اجزاء کو ملٹی سوارم ہائبرڈ میں جوڑتا ہے۔ موجودہ کام مینڈلی پر ایک پڑھنے والا گروپ تمام دلچسپی رکھنے والے محققین کے لیے دستیاب ہے۔ یہ بھی دیکھیں کہ سوارم انٹیلی جنس حوالہ جات میٹا ہیورسٹکس