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।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
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
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- অ্যাকুইলা অপ্টিমাইজারঅনুকূলকরণ↔ তুলনা করুন
- গ্রে উলফ অপ্টিমাইজারঅনুকূলকরণ↔ তুলনা করুন
- হ্যারিস হকস অপ্টিমাইজেশনঅনুকূলকরণ↔ তুলনা করুন
- পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন (PSO)অনুকূলকরণ↔ তুলনা করুন
- Slime Mould Algorithmঅনুকূলকরণ↔ তুলনা করুন
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →