मल्टी-ऑब्जेक्टिव पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन (MOPSO)
मल्टी-ऑब्जेक्टिव पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन (MOPSO) एक स्वार्म-इंटेलिजेंस मेटाहेयूरिस्टिक है जो मूल पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन (PSO) का विस्तार करता है ताकि एक साथ कई परस्पर विरोधी उद्देश्य कार्यों को संभाला जा सके। यह एक बाहरी पेरेटो आर्काइव को बनाए रखता है और प्राथमिकता की पूर्व जानकारी की आवश्यकता के बिना समाधानों की आबादी को वास्तविक पेरेटो फ्रंट की ओर मार्गदर्शन करने के लिए प्रभुत्व-आधारित चयन का उपयोग करता है।
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स्रोत
- Coello Coello, C. A., Pulido, G. T., & Lechuga, M. S. (2004). Handling multiple objectives with particle swarm optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 8(3), 256–279. DOI: 10.1109/TEVC.2004.826067 ↗
- Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN), Perth, Australia, 4, 1942–1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/multi-objective-particle-swarm-optimization
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- बहु-उद्देश्यीय चींटी कॉलोनी अनुकूलन (MOACO)अनुकरण↔ compare
- बहु-उद्देश्यीय जेनेटिक एल्गोरिथम (MOGA)अनुकरण↔ compare
- बहु-उद्देश्यीय अनुकूलनअनुकरण↔ compare
- बहु-उद्देश्यीय सिमुलेटेड एनीलिंग (MOSA)अनुकरण↔ compare
- पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन (PSO)अनुकूलन↔ compare