পিঁপড়া কলোনি অপ্টিমাইজেশান — সোয়ার্ম-ভিত্তিক কম্বিনেটোরিয়াল অপ্টিমাইজেশান
পিঁপড়া কলোনি অপ্টিমাইজেশান (ACO) হল একটি মেটাheuristic অ্যালগরিদম যা মার্কো ডোরিগো এবং সহকর্মীরা ১৯৯০-এর দশকের গোড়ার দিকে প্রবর্তন করেছিলেন, যা পিঁপড়ার সম্মিলিত খাদ্য অনুসন্ধানের আচরণ অনুকরণ করে কম্বিনেটোরিয়াল অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধান করে। আসল পিঁপড়াগুলি পথে ফেরোমোন ট্রেল তৈরি করে এবং শক্তিশালী ট্রেলগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়; ACO এই পজিটিভ-ফিডব্যাক প্রক্রিয়াটিকে একটি অনুসন্ধান পদ্ধতিতে পরিণত করে যা গ্রাফ-কাঠামোগত সমস্যাগুলির জন্য উচ্চ-মানের সমাধান খুঁজে বের করে যেমন ট্র্যাভেলিং সেলসম্যান প্রবলেম, যানবাহন রুটিং এবং সময়সূচী।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
উৎস
- Dorigo, M. & Gambardella, L.M. (1997). Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1), 53-66. DOI: 10.1109/4235.585892 ↗
- Dorigo, M. & Stützle, T. (2004). Ant Colony Optimization. MIT Press. ISBN: 9780262042192
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Ant Colony Optimization (ACO). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/optimization/ant-colony-optimization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- জেনেটিক অ্যালগরিদমঅনুকূলকরণ↔ compare
- গ্রে উলফ অপ্টিমাইজারঅনুকূলকরণ↔ compare
- পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন (PSO)অনুকূলকরণ↔ compare
- Simulated annealingঅনুকূলকরণ↔ compare
- ট্যাবু সার্চঅনুকূলকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →