এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
পিঁপড়া কলোনি
সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানের জন্য প্রকৃত পিঁপড়াদের সমষ্টিগত আচরণ অনুকরণকারী কৃত্রিম এজেন্টদের সমষ্টি। প্রতিটি এজেন্ট ফেরোমন ট্রেইল এর মাধ্যমে সঞ্চিত সমষ্টিগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে একটি সমাধান গঠন করে।
স্থানীয় হিউরিস্টিক
ফেরোমন থেকে স্বাধীনভাবে একটি সমাধান গঠনের জন্য উপাদানগুলির কাম্যতা সম্পর্কে পূর্ব তথ্য। এই মেট্রিকটি সমাধান গঠনের সময় পিঁপড়াদের স্থানীয়ভাবে প্রতিশ্রুতিশীল পছন্দের দিকে নির্দেশনা দেয়।
গ্লোবাল আপডেট
এটি এমন একটি পর্যায় যেখানে একটি সম্পূর্ণ পুনরাবৃত্তির পরে সমস্ত পিঁপড়া দ্বারা পাওয়া সেরা সমাধানগুলিতে ফেরোমন জমা করা হয়। এই শক্তিবৃদ্ধি অনুসন্ধান স্থানের প্রতিশ্রুতিশীল অঞ্চলগুলির অন্বেষণকে উৎসাহিত করে।
স্থানীয় আপডেট
প্রতিটি পিঁপড়া একটি উপাদান অতিক্রম করার পরপরই ফেরোমন জমা বা বাষ্পীভবন করা। এই ক্রিয়াটি সমস্ত পিঁপড়াকে অকালে একই পথে একত্রিত হওয়া থেকে রোধ করে।
এলিট পিঁপড়া
অতিরিক্ত ভার্চুয়াল পিঁপড়া যা শুধুমাত্র অ্যালগরিদম শুরু হওয়ার পর থেকে আবিষ্কৃত সেরা গ্লোবাল সমাধানকে শক্তিশালী করে। এই প্রক্রিয়াটি উচ্চ মানের সমাধানের দিকে অভিসরণকে ত্বরান্বিত করে।
টাউ ম্যাট্রিক্স
সমস্যার সমস্ত উপাদান জোড়ার মধ্যে ফেরোমন ঘনত্ব সংরক্ষণকারী ডেটা স্ট্রাকচার। এই ম্যাট্রিক্সটি গতিশীলভাবে আপডেট করা হয় এবং কলোনির সমষ্টিগত স্মৃতিকে প্রতিনিধিত্ব করে।
ইটা ম্যাট্রিক্স
সমস্যার উপাদানগুলির মধ্যে স্থির হিউরিস্টিক মান ধারণকারী ম্যাট্রিক্স। এই তথ্যগুলি এক্সিকিউশনের সময় স্থির থাকে এবং পিঁপড়াদের স্থানীয়ভাবে সর্বোত্তম পছন্দের দিকে নির্দেশনা দেয়।
বাষ্পীভবন হার রো
০ থেকে ১ এর মধ্যে ফেরোমনের ক্ষয়ের গতি নিয়ন্ত্রণকারী প্যারামিটার। একটি উচ্চ মান দ্রুত ভুলে যাওয়া এবং অন্বেষণকে পছন্দ করে, যখন একটি নিম্ন মান অর্জিত তথ্য দীর্ঘ সময় ধরে সংরক্ষণ করে।
ফেরোমোন প্রারম্ভিকীকরণ
প্রস্তুতিমূলক পর্যায় যেখানে সমস্ত ফেরোমোন পথকে অভিন্ন বা হিউরিস্টিক ভিত্তিক প্রাথমিক মান দেওয়া হয়। এই ধাপটি অ্যালগরিদমের প্রাথমিক গতিপথ এবং এর অভিসারী গতি প্রভাবিত করে।
ACO-এর অভিসৃতি
যে অবস্থায় বেশিরভাগ পিঁপড়া একই সর্বোত্তম পথ অনুসরণ করে, যা নির্দেশ করে যে অ্যালগরিদম তার সমাধান স্থিতিশীল করেছে। রূপান্তর সম্ভাব্যতা বন্টনের এনট্রপি দ্বারা অভিসৃতি পরিমাপ করা হয়।
ACO সংকরীকরণ
পিঁপড়া কলোনি অপ্টিমাইজেশানকে অন্যান্য মেটাহিউরিস্টিক বা স্থানীয় অপ্টিমাইজেশন কৌশলের সাথে সংমিশ্রণ। এই পদ্ধতিটি প্রতিটি পদ্ধতির পরিপূরক শক্তির সুবিধা নিয়ে কর্মক্ষমতা উন্নত করার লক্ষ্য রাখে।
সমান্তরাল পিঁপড়ার বাসা
নির্বাহ স্থাপত্য যেখানে একাধিক স্বাধীন কলোনি একই সাথে কাজ করে এবং পর্যায়ক্রমে তথ্য বিনিময় করে। এই সমান্তরালীকরণ অভিসৃতি ত্বরান্বিত করে এবং অনুসন্ধানের দৃঢ়তা উন্নত করে।