মধু ব্যাজার অ্যালগরিদম
মধু ব্যাজার অ্যালগরিদম (HBA) হল একটি প্রকৃতি-অনুপ্রাণিত মেটাহিউরিস্টিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম যা ২০২৩ সালে Hashim এবং সহকর্মীরা উপস্থাপন করেছেন। এটি মধু ব্যাজারদের (Mellivora capensis) শিকার আচরণ এবং বুদ্ধিমান কৌশলগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি। মধু ব্যাজাররা তাদের উল্লেখযোগ্য সমস্যা-সমাধানের ক্ষমতা, নির্ভীকতা এবং উল্লেখযোগ্য বাধা সত্ত্বেও শিকার ও খাদ্য উৎসের প্রতি অবিচলpursuit-এর জন্য পরিচিত। HBA এই আচরণগত বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি কার্যকর অপ্টিমাইজেশান ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করতে ব্যবহার করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Hashim, F. A., Hussain, K., & Houssein, E. H. (2023). Honey badger algorithm: A new meta-heuristic optimization algorithm. Neural Computing and Applications, 35(17), 12265-12287. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Honey Badger Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/optimization/honey-badger-algorithm
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.
- অ্যাকুইলা অপ্টিমাইজারঅনুকূলকরণ↔ compare
- গ্রে উলফ অপ্টিমাইজারঅনুকূলকরণ↔ compare
- হ্যারিস হকস অপ্টিমাইজেশনঅনুকূলকরণ↔ compare
- পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন (PSO)অনুকূলকরণ↔ compare
- Slime Mould Algorithmঅনুকূলকরণ↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →