এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
মাছের ঝাঁক অ্যালগরিদম
জটিল অনুসন্ধান স্থানে সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে পেতে সামাজিকভাবে ঝাঁক বেঁধে সাঁতার কাটা মাছের আচরণ থেকে অনুপ্রাণিত মেটা-হিউরিস্টিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি।
ঝাঁক আচরণ
একটি সমষ্টিগত ঘটনা যেখানে সাধারণ এজেন্টরা স্থানীয় নিয়ম অনুসরণ করে কেন্দ্রীয় সমন্বয় ছাড়াই জটিল এবং বুদ্ধিমান সামগ্রিক আচরণ তৈরি করে।
পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন
একটি পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদম যেখানে কণাগুলি তাদের ব্যক্তিগত সেরা অবস্থান এবং ঝাঁকের সামগ্রিক সেরা অবস্থান অনুসরণ করে অনুসন্ধান স্থানে চলাচল করে।
সোয়ার্ম ইন্টেলিজেন্স
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যা বিকেন্দ্রীভূত এবং স্ব-সংগঠিত সিস্টেম অধ্যয়ন করে যেখানে সাধারণ এজেন্টরা বুদ্ধিমান সমষ্টিগত আচরণ তৈরি করে।
স্ব-সংগঠন
একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে একটি সিস্টেম বাহ্যিক নিয়ন্ত্রণ বা কেন্দ্রীয় পরিকল্পনা ছাড়াই এজেন্টদের মধ্যে স্থানীয় মিথস্ক্রিয়া থেকে স্বতঃস্ফূর্তভাবে উদ্ভূত হয়।
উদীয়মানতা
একটি ঘটনা যেখানে জটিল সামগ্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি স্থানীয় নিয়ম অনুসরণকারী সাধারণ উপাদানগুলির মিথস্ক্রিয়া থেকে উপস্থিত হয়, যদিও এই বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যক্তিগত স্তরে উপস্থিত থাকে না।
ঝাঁক সিঙ্ক্রোনাইজেশন
স্বতন্ত্র মাছের চলাচলের সময়গত এবং স্থানিক সারিবদ্ধতা যা পুরো ঝাঁকের সুসংগত এবং সমন্বিত সাঁতারের আচরণ তৈরি করে।
রেনল্ডসের নিয়ম
ঝাঁক আচরণের তিনটি মৌলিক নিয়ম: পৃথকীকরণ (সংঘর্ষ এড়ানো), সারিবদ্ধতা (গড় দিক অনুসরণ করা) এবং সংহতি (একসাথে থাকা)।
স্টিগমার্জি
পরোক্ষ সমন্বয়ের একটি প্রক্রিয়া যেখানে এজেন্টরা পরিবেশ পরিবর্তন করে এবং অন্যান্য এজেন্টদের রেখে যাওয়া পরিবর্তনের প্রতি প্রতিক্রিয়া দেখায়।
জড়ীয় বেগ
সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমে একটি কণার পূর্ববর্তী দিক বজায় রাখার প্রবণতা নিয়ন্ত্রণকারী প্যারামিটার, যা অন্বেষণ এবং ব্যবহারের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে।
জটলা ফ্যাক্টর
মাছের ঝাঁক অ্যালগরিদমে জনসংখ্যা নিয়ন্ত্রণের প্রক্রিয়া যা সম্পদের জন্য প্রতিযোগিতা এবং এজেন্টদের স্থানিক বন্টন অনুকরণ করে।
অনুসরণ আচরণ
একটি কৌশল যেখানে কম কার্যকরী এজেন্টরা আরও কার্যকরী এজেন্টদের আচরণ অনুকরণ করে যাতে সম্মিলিতভাবে সর্বোত্তম সমাধান অনুসন্ধান উন্নত করা যায়।
লেভি চলাচল
একটি স্টোকাস্টিক চলাচল মডেল যা ঘন ঘন ছোট ফ্লাইট এবং মাঝে মাঝে দীর্ঘ ফ্লাইট দ্বারা চিহ্নিত, সোয়ার্ম অ্যালগরিদমে অন্বেষণকে অপ্টিমাইজ করে।
শিকারের গতিবিদ্যা
সম্মিলিত এড়িয়ে চলার আচরণ যেখানে এজেন্টরা হুমকির প্রতি প্রতিক্রিয়া জানায় দলবদ্ধ হয়ে এবং তাদের গতিপথ পরিবর্তন করে দলের বেঁচে থাকাকে সর্বাধিক করার জন্য।
ঝাঁকে অভিসৃতি
একটি অবস্থা যেখানে ঝাঁকের সমস্ত এজেন্ট একটি সমাধান বা অনুসন্ধান স্থানের সর্বোত্তম অঞ্চলের দিকে অভিসৃত হয়, যা অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়ার সমাপ্তি নির্দেশ করে।
ঝাঁকের বৈচিত্র্য
ঝাঁকের মধ্যে এজেন্টদের স্থানিক এবং আচরণগত বিচ্ছুরণের পরিমাপ, যা বিশ্বব্যাপী অন্বেষণ এবং স্থানীয় ব্যবহারের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।