निश्चित कण झुंड अनुकूलन — यादृच्छिक शोर के बिना अभिसरण-गारंटीकृत झुंड खोज
निश्चित कण झुंड अनुकूलन (DPSO) शास्त्रीय PSO से स्टोकेस्टिक यादृच्छिक गुणांकों को हटा देता है, उन्हें निश्चित संज्ञानात्मक और सामाजिक त्वरण मापदंडों से बदल देता है। कण पूरी तरह से पूर्वानुमानित प्रक्षेपवक्रों का पालन करते हुए खोज स्थान के माध्यम से चलते हैं, जिससे निरंतर और संयोजी अनुकूलन समस्याओं में पुनरुत्पादनीय अभिसरण विश्लेषण और गारंटीकृत समाप्ति व्यवहार सक्षम होता है।
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स्रोत
- Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 — International Conference on Neural Networks, vol. 4, pp. 1942–1948. IEEE. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
- Clerc, M., Kennedy, J. (2002). The particle swarm — explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(1), 58–73. DOI: 10.1109/4235.985692 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Particle Swarm Optimization (DPSO). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/deterministic-particle-swarm-optimization
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