এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন (PSO)
একটি স্টোকাস্টিক অ্যালগরিদম যা একটি ঝাঁকের সামাজিক আচরণ অনুকরণ করে, যেখানে প্রতিটি কণা তার নিজের অভিজ্ঞতা এবং প্রতিবেশীদের অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে তার গতিপথ সামঞ্জস্য করে সর্বোত্তম অবস্থানের দিকে অভিসারী হয়।
আর্টিফিশিয়াল বিস অ্যালগরিদম (ABC)
মৌমাছির ফুল থেকে মধু সংগ্রহ করার আচরণ থেকে অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদম, যা জনসংখ্যাকে কর্মী মৌমাছি, স্কাউট মৌমাছি এবং পর্যবেক্ষক মৌমাছিতে বিভক্ত করে অনুসন্ধান স্থানকে কার্যকরভাবে অন্বেষণ ও ব্যবহার করার জন্য।
ফায়ারফ্লাই অ্যালগরিদম
জোনাকির আলোক আকর্ষণ আচরণের উপর ভিত্তি করে তৈরি মেটাহিউরিস্টিক, যেখানে আলোর তীব্রতা সমাধানের গুণমানকে উপস্থাপন করে এবং ব্যক্তিদের সেরা অবস্থানের দিকে চলাচলকে নির্দেশিত করে।
কুক্কু অনুসন্ধান অ্যালগরিদম
কোকিলের ডিম পরজীবীতার কৌশল থেকে অনুপ্রাণিত অপ্টিমাইজেশন কৌশল, যা অন্বেষণের জন্য লেভি কৌশল এবং জনসংখ্যার বৈচিত্র্য বজায় রাখার জন্য বিদেশী ডিম বর্জনকে একত্রিত করে।
গ্রে উলফ অ্যালগরিদম (GWO)
ধূসর নেকড়ের সামাজিক শ্রেণিবিন্যাস এবং শিকার কৌশল অনুকরণকারী মেটাহিউরিস্টিক, যেখানে আলফা, বিটা এবং ডেল্টা নেতারা দলকে শিকারের (সেরা সমাধান) দিকে পরিচালিত করে।
মাল্টি-অবজেক্টিভ জেনেটিক অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজেশন (NSGA-II)
বহু-উদ্দেশ্য অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানের জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদমের সম্প্রসারণ, যা অ-প্রভাবিত বাছাই এবং ভিড় দূরত্বের বৈচিত্র্য ব্যবহার করে প্যারেটো ফ্রন্ট বজায় রাখে।
বায়োগিওগ্রাফি-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন (BBO)
প্রজাতির ভৌগোলিক বন্টন থেকে অনুপ্রাণিত মেটাহিউরিস্টিক, যা আবাসস্থল (সমাধান) এর মধ্যে তথ্য বিনিময় সিমুলেট করার জন্য অভিবাসন এবং মিউটেশন মডেল ব্যবহার করে।
হোয়েল অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম (WOA)
হাম্পব্যাক তিমির শিকার আচরণের উপর ভিত্তি করে তৈরি অপ্টিমাইজেশন কৌশল, যা অন্বেষণ ও ব্যবহারের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য সর্পিল অনুসন্ধান এবং পরিবেষ্টন কৌশলকে একত্রিত করে।
ব্যাট অ্যালগরিদম (BA)
বাদুড়ের ইকোলোকেশন থেকে অনুপ্রাণিত মেটাহিউরিস্টিক, যা সমাধান অনুসন্ধানের কৌশল গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে ফ্রিকোয়েন্সি, পালস রেট এবং তীব্রতা ব্যবহার করে।
ফিশ স্কুল অপ্টিমাইজেশন (FSS)
মাছের সম্মিলিত আচরণের অনুকরণে অ্যালগরিদম, যাতে খাদ্য গ্রহণ, অভিপ্রায়ণ এবং চুরি অন্তর্ভুক্ত, এবং সর্বোত্তম সমাধানের দিকে দলকে নির্দেশিত করতে স্বতন্ত্র ওজন ব্যবহার করে।
মনার্ক বাটারফ্লাই অ্যালগরিদম (MBO)
মনার্ক প্রজাপতির অভিপ্রায়ণের উপর ভিত্তি করে মেটাহিউরিস্টিক, যা জনসংখ্যাকে দুটি উপ-জনসংখ্যায় বিভক্ত করে (স্থল এবং বন) অভিযোজিত অভিপ্রায়ণ ও সামঞ্জস্য অপারেটর সহ।
ম্যান্ড্রিল অ্যালগরিদম
ম্যান্ড্রিলের সামাজিক ও শিকার আচরণ থেকে অনুপ্রাণিত অপ্টিমাইজেশন কৌশল, যা সমাধান স্থান কার্যকরভাবে অন্বেষণ করতে নেতৃত্ব, আঞ্চলিকতা এবং সহযোগিতা একত্রিত করে।