বহু-উদ্দেশ্যমূলক জেনেটিক অ্যালগরিদম (MOGA) — পारेटो-অপ্টিমাল সমাধানের জন্য বিবর্তনীয় অনুসন্ধান
একটি বহু-উদ্দেশ্যমূলক জেনেটিক অ্যালগরিদম (MOGA) হলো একটি বিবর্তনীয় গণনা পদ্ধতি যা প্রার্থী সমাধানের একটি জনসংখ্যাকে পारेটো-অপ্টিমাল ফ্রন্টের দিকে বিকশিত করে, একই সাথে দুই বা ততোধিক পরস্পরবিরোধী উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনকে অপ্টিমাইজ করে। এটি ট্রেড-অফগুলিকে একটি একক স্কোরে ভেঙে ফেলা এড়িয়ে চলে, পরিবর্তে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীর পছন্দের জন্য অ-প্রভাবিত সমাধানের একটি সেট তৈরি 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.
+9 more
উৎস
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley. ISBN: 9780201157673
- Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197. DOI: 10.1109/4235.996017 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/multi-objective-genetic-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.
- জেনেটিক অ্যালগরিদমঅনুকূলকরণ↔ compare
- বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশানঅনুকরণ↔ compare
- মাল্টি-অবজেক্টিভ পার্টিকেল সোয়ার্ম অপটিমাইজেশন (MOPSO)অনুকরণ↔ compare
- বহু-উদ্দেশ্য অনুকরণ অ্যানিলিং (MOSA)অনুকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →