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swarm-intelligence-optimizer

An interactive simulator for optimization algorithms inspired by the collective behavior of animals such as ants, bees, birds, and wolves. Users can explore Ant Colony Optimization (ACO), Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), and Grey Wolf Optimizer (GWO), watching agents solve complex problems using simple local rules that produce emergent intelligent behavior.

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यह क्या है?

🎯 सिम्युलेटर टिप्स

📚 शब्दावली

Metaheuristic
एक उच्च-स्तरीय समस्या-समाधान रणनीति जो समस्या-विशिष्ट ज्ञान की आवश्यकता के बिना अनुकूलन समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू होने वाले निकट-इष्टतम समाधानों के लिए खोज प्रक्रिया का मार्गदर्शन करती है।
Pheromone
एसीओ में, समाधान ग्राफ के किनारों पर कृत्रिम चींटियों द्वारा जमा किया गया एक आभासी रासायनिक निशान, अप्रत्यक्ष (कलंक) संचार के माध्यम से अन्य चींटियों को समाधान की गुणवत्ता के बारे में जानकारी संचारित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
Stigmergy
साझा वातावरण में संशोधनों के माध्यम से एजेंटों के बीच अप्रत्यक्ष संचार, वास्तविक चींटियों द्वारा उपयोग की जाने वाली तंत्र (फेरोमोन ट्रेल्स) और चींटी कॉलोनी अनुकूलन की नींव।
Fitness Function
एक फ़ंक्शन जो जैविक फिटनेस के अनुरूप उम्मीदवार समाधान की गुणवत्ता का मूल्यांकन करता है। झुंड एल्गोरिदम सामूहिक खोज के माध्यम से इस फ़ंक्शन को अधिकतम (या कम) करना चाहते हैं।
Exploration vs Exploitation
खोज स्थान (अन्वेषण) के नए क्षेत्रों की खोज और ज्ञात अच्छे समाधानों (शोषण) को परिष्कृत करने के बीच अनुकूलन में मौलिक व्यापार-बंद। प्रभावी झुंड एल्गोरिदम दोनों को संतुलित करते हैं।
Convergence
वह प्रक्रिया जिसके द्वारा झुंड के उम्मीदवार समाधान उत्तरोत्तर खोज स्थान के इष्टतम या निकट-इष्टतम क्षेत्रों के आसपास ध्यान केंद्रित करते हैं, आदर्श रूप से वैश्विक इष्टतम के करीब पहुंचते हैं।
Population
सभी उम्मीदवार समाधानों (कण, चींटियाँ, मधुमक्खियाँ, भेड़िये) का संग्रह जो एक साथ समाधान स्थान की खोज करता है, सामूहिक खोज का मार्गदर्शन करने के लिए जानकारी साझा करता है।
Velocity Update
पीएसओ में, वह नियम जो प्रत्येक कण की गति की दिशा और गति को उसकी व्यक्तिगत सर्वोत्तम स्थिति, वैश्विक सर्वोत्तम स्थिति और यादृच्छिक कारकों के आधार पर समायोजित करता है।
Evaporation Rate
एसीओ में, वह दर जिस पर समय के साथ फेरोमोन ट्रेल्स का क्षय होता है, एल्गोरिदम को उप-इष्टतम समाधानों पर बहुत तेज़ी से परिवर्तित होने और अन्वेषण को बनाए रखने से रोकता है।
Waggle Dance
एबीसी एल्गोरिथ्म और वास्तविक मधुमक्खी कालोनियों में, एक संचार तंत्र जहां मधुमक्खियां अन्य कॉलोनी सदस्यों के साथ खाद्य स्रोतों के स्थान और गुणवत्ता के बारे में जानकारी साझा करती हैं।
Traveling Salesman Problem (TSP)
एक क्लासिक एनपी-हार्ड कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या जो प्रत्येक शहर में ठीक एक बार जाने के लिए सबसे छोटा मार्ग पूछती है, एसीओ और अन्य झुंड एल्गोरिदम के लिए एक बेंचमार्क समस्या है।
Inertia Weight
पीएसओ में एक पैरामीटर जो किसी कण की वर्तमान गति पर उसके पिछले वेग के प्रभाव को नियंत्रित करता है, गति (अन्वेषण) को प्रतिक्रिया (शोषण) के साथ संतुलित करता है।
Grey Wolf Hierarchy
जीडब्ल्यूओ में, अल्फा (सर्वोत्तम समाधान), बीटा (दूसरा सर्वश्रेष्ठ), डेल्टा (तीसरा सर्वश्रेष्ठ), और ओमेगा (शेष) भेड़ियों का सामाजिक पदानुक्रम जो खोज प्रक्रिया का मार्गदर्शन करता है।
NP-Hard
कम्प्यूटेशनल समस्याओं का एक वर्ग जिसके लिए कोई कुशल (बहुपद-समय) एल्गोरिदम ज्ञात नहीं है, और जिसके लिए झुंड एल्गोरिदम जैसे मेटाह्यूरिस्टिक्स व्यावहारिक अनुमानित समाधान प्रदान करते हैं।
Swarm Robotics
भौतिक मल्टी-रोबोट प्रणालियों में झुंड खुफिया सिद्धांतों का अनुप्रयोग, जहां सरल रोबोटों की टीमें सामूहिक कार्यों को पूरा करने के लिए स्थानीय बातचीत के माध्यम से समन्वय करती हैं।
Local Optima
एक समाधान जो सभी पड़ोसी समाधानों से बेहतर है लेकिन जरूरी नहीं कि समग्र रूप से सर्वोत्तम हो (वैश्विक इष्टतम)। स्थानीय ऑप्टिमा में समय से पहले अभिसरण से बचना सभी झुंड एल्गोरिदम के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है।
Global Optimum
संपूर्ण खोज क्षेत्र में सबसे अच्छा समाधान। वैश्विक इष्टतम ढूँढना अनुकूलन का अंतिम लक्ष्य है, लेकिन यह साबित करना कि पाया गया समाधान वास्तव में वैश्विक है, एनपी-हार्ड समस्याओं के लिए अक्सर कठिन होता है।
Levy Flight
लंबी दूरी की खोज को सक्षम करने और स्थानीय ऑप्टिमा से बचने के लिए कुछ झुंड एल्गोरिदम (उदाहरण के लिए, कोयल खोज) में उपयोग किए जाने वाले भारी-पूंछ वाले वितरण से खींची गई चरण लंबाई के साथ एक यादृच्छिक चलने का पैटर्न।
Multi-Objective Optimization
अनेक परस्पर विरोधी उद्देश्यों वाली अनुकूलन समस्याएँ जहाँ कोई भी एक समाधान सभी उद्देश्यों के लिए सर्वोत्तम नहीं है। गैर-प्रभुत्व वाले समाधानों के पेरेटो-इष्टतम मोर्चों को खोजने के लिए झुंड एल्गोरिदम का विस्तार किया जाता है।
Pareto Front
समाधानों का सेट जहां एक उद्देश्य में सुधार आवश्यक रूप से दूसरे को खराब करता है, बहुउद्देश्यीय अनुकूलन में व्यापार-बंद सीमा का प्रतिनिधित्व करता है। पेरेटो मोर्चों की खोज के लिए झुंड एल्गोरिदम उपयुक्त हैं।
Benchmark Function
एक मानकीकृत गणितीय फ़ंक्शन (उदाहरण के लिए, रैस्ट्रिगिन, एक्ले, रोसेनब्रॉक) का उपयोग विभिन्न परिदृश्य विशेषताओं में अनुकूलन एल्गोरिदम के प्रदर्शन का परीक्षण और तुलना करने के लिए किया जाता है।
Adaptive Parameter Control
ऐसी तकनीकें जो अभिसरण प्रगति के आधार पर खोज के दौरान स्वचालित रूप से एल्गोरिदम पैरामीटर (जनसंख्या आकार, जड़ता वजन, फेरोमोन दर) को समायोजित करती हैं, जिससे मैन्युअल ट्यूनिंग की आवश्यकता कम हो जाती है।
Cuckoo Search
कोयल पक्षियों के ब्रूड परजीविता से प्रेरित एक झुंड एल्गोरिदम, अन्वेषण के लिए लेवी उड़ानों और शोषण के लिए घोंसले की खोज की संभावना का उपयोग करते हुए, शिन-शी यांग और सुआश देब (2009) द्वारा विकसित किया गया।
Whale Optimization Algorithm
सर्पिल और सिकुड़ते घेरने वाले तंत्रों का उपयोग करते हुए हंपबैक व्हेल की बबल-नेट शिकार रणनीति से प्रेरित एक मेटाह्यूरिस्टिक, जिसे सेयेदली मिरजालिली (2016) द्वारा विकसित किया गया है।
Bat Algorithm
माइक्रोबैट्स के इकोलोकेशन व्यवहार से प्रेरित एक झुंड अनुकूलन विधि, जहां आवृत्ति ट्यूनिंग और पल्स उत्सर्जन दर नियंत्रण अन्वेषण और शोषण, शिन-शी यांग (2010) द्वारा विकसित की गई है।
Self-Organization
बाहरी दिशा या केंद्रीय नियंत्रण के बिना, सरल एजेंटों के बीच शुरू में यादृच्छिक बातचीत से क्रमबद्ध पैटर्न और संरचनाओं का सहज उद्भव, झुंड खुफिया की एक पहचान है।

🏆 प्रमुख व्यक्ति

Marco Dorigo (1992)

अपने 1992 के डॉक्टरेट थीसिस में एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइज़ेशन (एसीओ) का आविष्कार किया, जो झुंड खुफिया की सबसे प्रभावशाली शाखाओं में से एक की स्थापना की। उनके काम ने प्रदर्शित किया कि फेरोमोन जैसे संचार का उपयोग करने वाली कृत्रिम चींटियाँ संयोजन अनुकूलन समस्याओं को हल कर सकती हैं।

James Kennedy (1995)

रसेल एबरहार्ट के साथ पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन (पीएसओ) का सह-आविष्कार किया गया, जो पक्षियों के झुंड और मछली पालन के सामाजिक व्यवहार से प्रेरित है। पीएसओ इंजीनियरिंग और विज्ञान में सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले अनुकूलन एल्गोरिदम में से एक बन गया है।

Craig Reynolds (1986)

बोइड्स सिमुलेशन बनाया जिसने प्रदर्शित किया कि कैसे जटिल झुंड व्यवहार तीन सरल नियमों (पृथक्करण, संरेखण, सामंजस्य) से उभरता है। इस मूलभूत कार्य ने फिल्मों में झुंड खुफिया एल्गोरिदम और सीजीआई भीड़ सिमुलेशन दोनों को प्रेरित किया।

Dervis Karaboga (2005)

कृत्रिम मधुमक्खी कॉलोनी (एबीसी) एल्गोरिथ्म विकसित किया गया, जो एक झुंड अनुकूलन विधि है जो नियोजित, दर्शक और स्काउट मधुमक्खियों के बीच श्रम के विभाजन के साथ मधुमक्खियों के बुद्धिमान चारा खोजने के व्यवहार से प्रेरित है।

Russell Eberhart (1995)

जेम्स कैनेडी के साथ कण झुंड अनुकूलन का सह-आविष्कार किया और पैरामीटर ट्यूनिंग, अभिसरण विश्लेषण और तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण और इंजीनियरिंग डिजाइन के लिए पीएसओ के अनुप्रयोगों पर व्यापक शोध में योगदान दिया।

Thomas Seeley (1990s-present)

कॉर्नेल विश्वविद्यालय के एक जीवविज्ञानी, जिनके मधुमक्खी निर्णय लेने के विस्तृत अध्ययन ने मधुमक्खी-प्रेरित एल्गोरिदम के लिए वैज्ञानिक आधार प्रदान किया, विशेष रूप से उनकी पुस्तक 'हनीबी डेमोक्रेसी' के माध्यम से जिसमें सामूहिक घोंसला-स्थल चयन का वर्णन किया गया है।

Seyedali Mirjalili (2014)

ग्रे वुल्फ ऑप्टिमाइज़र (जीडब्ल्यूओ) और व्हेल ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम और मोथ-फ्लेम ऑप्टिमाइज़ेशन सहित कई अन्य प्रकृति-प्रेरित मेटाह्यूरिस्टिक्स विकसित किए गए, जो झुंड इंटेलिजेंस टूलकिट के तेजी से विस्तार में योगदान दे रहे हैं।

🎓 शिक्षण संसाधन

💬 शिक्षार्थियों के लिए संदेश

{'encouragement': 'Swarm intelligence shows us that you do not need to be the smartest individual to solve the hardest problems -- you just need to work together using simple, honest rules. The same principle applies to learning: every small step you take builds on what others have discovered, and together we advance knowledge.', 'reminder': 'The algorithms you are exploring here are not just academic exercises. ACO routes real delivery trucks, PSO trains real neural networks, and boid-style algorithms animate real movie scenes. Understanding these tools opens doors to careers in AI, logistics, robotics, and data science.', 'action': 'Start by watching ants find the shortest path between cities in the ACO simulation. Then switch to PSO and observe how particles swarm toward the optimal solution. Try adjusting population size and iterations to see how they affect convergence. Each algorithm has a personality -- learn what makes each one special.', 'dream': "We dream of a world where swarm intelligence principles help optimize healthcare delivery in remote villages, route clean water in drought-stricken regions, and coordinate disaster relief drones -- where nature's wisdom serves humanity's most urgent needs.", 'wiaVision': 'WIA Book believes that the algorithms that optimize billion-dollar industries should be understood by everyone, not just a privileged few. Through free, interactive simulators in 206 languages, we bring swarm intelligence education to every learner on Earth.'}

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