प्रायिकता-आधारित कण झुंड इष्टतमीकरण — यादृच्छिक झुंड-आधारित वैश्विक खोज
प्रायिकता-आधारित कण झुंड इष्टतमीकरण (स्टोकेस्टिक पीएसओ) एक झुंड-बुद्धिमत्ता मेटाहेयुरिस्टिक है जो स्पष्ट प्रायिकता-आधारित तत्वों — यादृच्छिक जड़त्व भार, संभाव्य वेग रीसेट, या शोर इंजेक्शन — को शामिल करके मानक पीएसओ ढांचे का विस्तार करता है ताकि स्थानीय इष्टतम से बचा जा सके और खोज के दौरान जनसंख्या विविधता बनाए रखी जा सके। यह इंजीनियरिंग, संचालन अनुसंधान और सिमुलेशन-आधारित डिजाइन में सतत, मिश्रित और शोरयुक्त इष्टतमीकरण समस्याओं पर व्यापक रूप से लागू 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). Stochastic Particle Swarm Optimization (Stochastic PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/stochastic-particle-swarm-optimization
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- मल्टी-ऑब्जेक्टिव पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन (MOPSO)अनुकरण↔ compare
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