Multi-swarm optimization
ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಎಂಬುದು ಒಂದು (ಪ್ರಮಾಣಿತ) ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಬದಲಿಗೆ ಅನೇಕ ಉಪ-ಸ್ವಾರ್ಮ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (ಪಿಎಸ್ಒ) ನ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ. ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಉಪ-ಸ್ವಾರ್ಮ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಧಾನವು ಉಪ-ಸ್ವಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹು-ಮಾದರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಬಹು (ಸ್ಥಳೀಯ) ಆಪ್ಟಿಮಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ವಿವರಣೆ ಬಹು-ಮಾದರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಶೋಷಣೆಯ ನಡುವೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬಹು-ಸಮೂಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಎರಡೂ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಶೋಷಣೆಯ ನಡುವಿನ ರಾಜಿ ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಬದಲು, ಬಹು-ಸಮೂಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು ಶೋಷಣೆ (ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉಪ-ಚಿಟ್ಟೆಗಳು) ಅಥವಾ ಪರಿಶೋಧನೆಯ (ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಧಾನ) ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಉಪ-ಚಿಟ್ಟೆಗಳ ಸಮನ್ವಯವು ಬಹು-ಚಿಟ್ಟೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಜಾರಿಗೆ ತರಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಣಗಳ ಸಮೂಹದ ಅಲೆಯು (ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಓ. ಎಸ್. ಪಿ.) ಅದರ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಕಣಗಳ "ಘರ್ಷಣೆ" ಯ ಮೇಲೆ ಆಧರಿಸಿದೆ. ಕಣಗಳು ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರವಾದಾಗ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಲ್ಪ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬಲದಿಂದ ಹೊಸ ಅಲೆಗಳು/ಉಪ-ಸಮೂಹಗಳಾಗಿ ಹೊರಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಒಮ್ಮುಖವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ವಾರ್ಮ್-ಪಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್ (ಡಿಎಂಎಸ್-ಪಿಎಸ್ಒ) ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಉಪ-ಚಿಟ್ಟೆಗಳ ಕಣಗಳನ್ನು (ಅವು ಒಗ್ಗೂಡಿದ ನಂತರ) ಹೊಸ ಉಪ-ಚಿಟ್ಟೆಗಳಾಗಿ ಮರುಸಂಘಟಿಸುತ್ತದೆ, ಹೊಸ ಚಿಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಚಿಟ್ಟೆಗಳಿಂದ ಕಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಿಡತೆಗಳ ಸಮೂಹವು "ನುಂಗಿ ಮುಂದೆ ಸಾಗಿ" ಎಂಬ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ-ಒಂದು ಉಪ-ಸಮೂಹವು "ನುಂಗಿದ" ನಂತರ, ಹೊಸ ಭರವಸೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು "ಮುಂದುವರಿಸಲು" ಹುಡುಕಲು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು (ಸ್ಥಳೀಯ ಸೂಕ್ತವಾದದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು) ಸ್ಕೌಟ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಪ-ಚಿಟ್ಟೆಗಳ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ವೇಗಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿಟ್ಟೆಗಳಂತೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಅವು ಕಣಗಳ ಹಿಂದಿನ ಪಥಗಳಿಂದ ಕೆಲವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಬಹು-ಸಮೂಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಕಣಗಳ ಸಮೂಹ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನ ಮೂಲ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರದ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಉಪ-ಸಮೂಹದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬೇಕಾದ ಕಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸಂಕೋಚನ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ವೇಗಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳು. ಈ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸುಸ್ಥಾಪಿತ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ-ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ವೇಗಗಳ ಬಳಕೆಯು ಬಹು-ಸಮೂಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಏಕ-ಸಮೂಹಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇತರ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಯಾವ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಯಾವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರವು ಉಪ-ಸಮೂಹದ ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ವೇಗಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಡಿಮೆ ಸ್ಥಾಪಿತ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಸಮೂಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮುಕ್ತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕೆಲವು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಉಪ-ಘಟಕಗಳಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಬಹು-ಸಮೂಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯು. ಎಂ. ಡಿ. ಎ.-ಪಿ. ಎಸ್. ಓ. ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ವಾರ್ಮ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಣಗಳ ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ವಿತರಣಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ವಿಕಾಸದಿಂದ ಬಹು-ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಹೈಬ್ರಿಡ್ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಕೆಲಸ ಮೆಂಡೆಲಿಯ ಕುರಿತಾದ ಒಂದು ಓದುವ ಗುಂಪು ಎಲ್ಲಾ ಆಸಕ್ತ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮೆಟಾಹೆರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ