এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
এমওপিএসও (মাল্টি-অবজেক্টিভ পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন)
বহু-উদ্দেশ্য অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানের জন্য বিশেষভাবে অভিযোজিত পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলিকে বোঝায়।
গ্লোবাল গাইড
মাল্টি-অবজেক্টিভ পিএসও-তে একটি নির্বাচন প্রক্রিয়া যা বাহ্যিক আর্কাইভ থেকে এক বা একাধিক কণা নির্বাচন করে অন্যান্য কণাগুলিকে প্যারেটো ফ্রন্টের দিকে নিয়ে যাওয়ার জন্য।
পার্সোনাল বেস্ট (পিবেস্ট)
একটি নির্দিষ্ট কণার ঐতিহাসিক সর্বোত্তম অবস্থান, যা বহু-উদ্দেশ্য মানদণ্ড যেমন নন-ডোমিনেন্স বা বর্তমান প্যারেটো ফ্রন্টের সদস্যতা অনুযায়ী মূল্যায়ন করা হয়।
সমাধানের বৈচিত্র্য
প্যারেটো ফ্রন্টে সমাধানগুলির স্থানিক বিস্তারের পরিমাপ, যা মাল্টি-অবজেক্টিভ পিএসও-তে অনুসন্ধান স্থানের একটি সীমিত অঞ্চলে অকাল অভিসরণ এড়ানোর জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
মাল্টি-অবজেক্টিভ ভেলোসিটি ভেক্টর
মাল্টি-অবজেক্টিভ পিএসও-তে একটি কণার অবস্থান আপডেটের উপাদান, যা অনুসন্ধান স্থানে চলাচলের সময় বিভিন্ন উদ্দেশ্যের মধ্যে ভারসাম্য ব্যবস্থাপনার জন্য প্রায়শই অভিযোজিত হয়।
হাইপারভলিউম (এইচভি)
একটি কার্যক্ষমতা সূচক যা একটি সমাধান সেট দ্বারা আচ্ছাদিত উদ্দেশ্য স্থানের আয়তন পরিমাপ করে, একটি মাল্টি-অবজেক্টিভ পিএসও অ্যালগরিদমের গুণমান এবং সত্য প্যারেটো ফ্রন্টের দিকে অভিসরণ মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়।
সিগমা পদ্ধতি
এমওপিএসও-তে গ্লোবাল গাইড নির্বাচনের একটি কৌশল যা উদ্দেশ্য ভেক্টরের কোণের উপর ভিত্তি করে কণাগুলিকে প্যারেটো ফ্রন্টের প্রতিশ্রুতিশীল অঞ্চলের দিকে পরিচালিত করতে সিগমা মান ব্যবহার করে।
বহু-উদ্দেশ্য পিএসও
পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমের সম্প্রসারণ যা প্রায়শই দ্বন্দ্বপূর্ণ একাধিক উদ্দেশ্য ফাংশন জড়িত অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা প্যারেটো সর্বোত্তম সমাধানের একটি সেট খোঁজে।
মাল্টি-ক্রাইটেরিয়া সিদ্ধান্ত
সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীর পছন্দের ভিত্তিতে বহু-উদ্দেশ্য PSO দ্বারা প্রদত্ত প্যারেটো সমাধানগুলির সেট থেকে একটি একক সমাধান নির্বাচনের চূড়ান্ত প্রক্রিয়া।
মাল্টি-অবজেক্টিভ কম্বিনেটোরিয়াল অপ্টিমাইজেশন
অনুসন্ধান স্থান বিচ্ছিন্ন এমন সমস্যাগুলিতে বহু-উদ্দেশ্য PSO প্রয়োগ, যেখানে কণাগুলির অবস্থান উপস্থাপনা এবং আপডেটের জন্য নির্দিষ্ট অভিযোজন প্রয়োজন।