পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন (PSO)
পার্টিকেল সোয়ার্ম অপ্টিমাইজেশন (PSO) হলো একটি পপুলেশন-ভিত্তিক মেটাহিউরিস্টিক অ্যালগরিদম যা ১৯৯৫ সালে কেনেডি এবং এবারহার্ট প্রবর্তন করেন। এটি পাখির ঝাঁক এবং মাছের স্কুলের সম্মিলিত চলাচলের দ্বারা অনুপ্রাণিত। প্রতিটি সম্ভাব্য সমাধান — যাকে পার্টিকেল বলা হয় — তার নিজস্ব সেরা অভিজ্ঞতা এবং পুরো ঝাঁকের সেরা অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে তার বেগ এবং অবস্থান আপডেট করার মাধ্যমে অনুসন্ধান স্থানে চলাচল করে, যা অবিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলিতে দ্রুত অভিসার সক্ষম 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.
+25 more
উৎস
- Kennedy, J. & Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization. IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN), 1942-1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
- Shi, Y. & Eberhart, R. (1998). A Modified Particle Swarm Optimizer. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Particle Swarm Optimization (PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/optimization/particle-swarm-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.
- পিঁপড়া কলোনি অপ্টিমাইজেশানঅনুকূলকরণ↔ compare
- বেয়েশিয়ান অপ্টিমাইজেশানঅনুকূলকরণ↔ compare
- ডিফারেনশিয়াল ইভোলিউশনঅনুকূলকরণ↔ compare
- জেনেটিক অ্যালগরিদমঅনুকূলকরণ↔ compare
- গ্রে উলফ অপ্টিমাইজারঅনুকূলকরণ↔ compare
- Simulated annealingঅনুকূলকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →