ScholarGate
সহকারী
Machine learningSwarm Intelligence

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।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. 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.

Compare side by side
ScholarGateHoney Badger Algorithm (Honey Badger Algorithm). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/optimization/honey-badger-algorithm · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026