stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ויקיפדיה הסרבית
הערות שוליים

↑  All Wikipedias ordered by number of articles.
↑  דירוג כל הוויקיפדיות בעולם
↑  "Svet kompjutera: Potpuna sloboda" (בסרבית). אורכב מ-המקור ב-2011-09-26. נבדק ב-2017-05-27.
| ויקיפדיות לפי מספר ערכים (64,324,361) |
| --- | --- | --- |
| 6,000,000+ | אנגלית (en) • סבואנו (ceb) |  |
| 2,000,000+ | שוודית (sv) • גרמנית (de) • צרפתית (fr) • הולנדית (nl) |  |
| 1,000,000+ | רוסית (ru) • ספרדית (es) • איטלקית (it) • פולנית (pl) • ערבית מצרית (arz) • יפנית (ja) • וייטנאמית (vi) • ואריי-ואריי (war) • סינית (zh) • ערבית (ar) • אוקראינית (uk) • פורטוגזית (pt) |  |
| 500,000+ | פרסית (fa) • קטלאנית (ca) • סרבית (sr) • אינדונזית (id) • נורווגית ספרותית (no) • קוריאנית (ko) • פינית (fi) • הונגרית (hu) • צ'כית (cs) |  |
| 400,000+ | טורקית (tr) • סרבו-קרואטית (sh) • צ'צ'נית (ce) • רומנית (ro) • טטרית (tt) |  |
| 300,000+ | בסקית (eu) • מלאית (ms) • אספרנטו (eo) • עברית (he) |  |
| 200,000+ | ארמנית (hy) • בולגרית (bg) • דנית (da) • אזרית דרומית (azb) • סלובקית (sk) • קזחית (kk) • מיננגקבאו (min) • אסטונית (et) • קרואטית (hr) • בלארוסית (be) • יוונית (el) • אנגלית פשוטה (simple) • ליטאית (lt) |  |
| 100,000+ | אזרית (az) • גליסית (gl) • סלובנית (sl) • אורדו (ur) • נורווגית חדשה (nn) • גאורגית (ka) • הינדי (hi) • טמילית (ta) • תאית (th) • אוזבקית (uz) • לטינית (la) • ולשית (cy) • אסטורית (ast) • וולאפיק (vo) • קנטונזית (zh-yue) • מקדונית (mk) • בנגלית (bn) • לטבית (lv) • טג'יקית (tg) • בורמזית (my) • אפריקאנס (af) |  |
| 50,000+ | מלגשית (mg) • בוסנית (bs) • אוקסיטנית (oc) • אלבנית (sq) • גרמנית תחתית (nds) • קירגיזית (ky) • מראטהית (mr) • בלארוסית קלאסית (be-tarask) • מלאיאלאם (ml) • נפאל בהאסה (new) • טלוגו (te) • ברטונית (br) • ונטית (vec) • סווהילי (sw) • פיימונטית (pms) • ג'אווית (jv) • פנג'אבי מערבית (pnb) • האיטית (ht) • סונדנזית (su) • לוקסמבורגית (lb) • בשקירית (ba) • אירית (ga) • שלזית (szl) • איסלנדית (is) • כורדית (ku) • לומברדית (lmo) |  |
| 20,000+ | צ'ובשית (cv) • פריזית מערבית (fy) • טאגאלוג (tl) • סקוטית (sco) • אראגונית (an) • פנג'אבי (pa) • יורובה (yo) • נפאלית (ne) • בווארית (bar) • אידו (io) • גוג'ראטית (gu) • אלמאנית (als) • קאנדה (kn) • סיציליאנית (scn) • בישנופרייה מניפורי (bpy) • אינטרלינגואה (ia) • קצ'ואה (qu) • מונגולית (mn) • סינהלית (si) |  |
| 10,000+ | זאמוטית (sgs) • נאוואחו (nv) • מגרלית (xmf) • אורייה (or) • גאלית סקוטית (gd) • יידיש (yi) • אמהרית (am) • נפוליטנית (nap) • סינדית (sd) • אוסטית (os) • פארואזית (fo) • לימבורגית (li) • פשטו (ps) • סנסקריט (sa) • ולונית (wa) |  |
רשימת הוויקיפדיות המלאה במטא-ויקי
גילוי נאות: ערך זה מזכיר את קרן ויקימדיה או את אחד המיזמים שלה. ויקיפדיה היא מיזם של קרן ויקימדיה.
ממשק התעתיק הקירילי-לטיני
הכנס השנתי השלישי של ויקימדיה בבלגרד בדצמבר 2008
אופטימיזציית הגחלילית

אופטימיזציית הגחלילית (באנגלית: Firefly optimization) היא שיטה מטה-היוריסטית מתחום הבינה המלאכותית לאופטימיזציה של פונקציות המקבלת את השראתה מהתנהגותן של גחליליות בטבע. השיטה הוצעה על ידי  קסין שי יאנג (אנ') בשנת 2008, והיא שימושית בתחומים רבים, לרבות בעיבוד תמונה, תזמון תהליכים, ניתוח מבני של חלבונים, קינימטיקה הפוכה ועוד. סיבוכיות האלגוריתם היא  O(t), כאשר  t הוא מספר האיטרציות שמבצע האלגוריתם.
הקדמה > בעיית אופטימיזציה

בעיית אופטימיזציה היא בעיה מתמטית העוסקת במציאת ערך אופטימלי (מינימלי או מקסימלי) עבור פונקציה נתונה, תחת אילוצים נתונים. כל בעיית אופטימיזציה ניתנת לתיאור ע"י:
{\begin{aligned}&{\text{optimize}}&&f(x)\\&{\text{subject to}}&&\mathbf {x\in S} \\\end{aligned}}
כאשר  {\text{S}} היא קבוצת הפתרונות האפשריים לבעיה.  s הוא פתרון לבעיה אם ורק אם מתקיים  s\in S וגם  f(x)\leq f(s) לכל  x\in S.
הקדמה > הגחליליות בטבע

הגחלילית (שם מדעי: Lampyridae) היא זן של חיפושית לילית. הגחלילית משתמשת בהבזקי אור כאמצעי תקשורת עם בני המין השני במהלך תהליך החיזור. זכר גחלילית הנמצא בתהליך החיזור מפיק הבזקי אור בזמן מעופו. נקבת הגחלילית הנענית לחיזור מפיקה גם היא אותות מיוחדים על מנת לסמן לזכר המחזר את מיקומה. עוצמתם ותדירותם של הבזקי האור הזכריים מעידים על האיכות הגנטית שלו, ומשפיעים על תגובתה של הנקבה. הבזקי האור נוצרים בתהליך הביולומינסנציה המבוקר בעיקר על ידי החלבון לוציפראז.
ניתן לראות את תהליך החיזור הכולל של נחיל גחליליות כמעין תהליך חיפוש המשלב אקראיות, חיפוש מקומי וחיפוש גלובלי (אלגוריתם מטה-היוריסטי).
האלגוריתם > תיאור

בהינתן מספר איטרציות מרבי  t_{max}, ניתן לתאר את האלגוריתם בצורה הכללית הבאה:
אתחל אוכלוסייה אקראית  x_{1},...,x_{n} של  n גחליליות על פני פונקציית מטרה  f(x) ב-  d ממדים, כאשר  f(x_{i})היא עוצמת ההארה של גחלילית  x_{i}.
לכל זוג גחליליות  x_{i},x_{j}, אם גחלילית  x_{i} בהירה יותר מגחלילית  x_{j}, הזז את גחלילית  x_{j} לכיוון גחלילית  x_{i} על פי משוואת התנועה:  \mathbf {x} _{i}^{t+1}=\mathbf {x} _{i}^{t}+\beta \exp[-\gamma r_{ij}^{2}](\mathbf {x} _{j}^{t}-\mathbf {x} _{i}^{t})+\alpha _{t}{\boldsymbol {\epsilon }}_{t} כאשר  t מייצג נקודה בזמן,  \ x_{i},x_{j} הן מיקום הגחליליות  i,j בהתאמה,  \alpha _{t} הוא מקדם אקראיות ו-  {\boldsymbol {\epsilon }}_{t} הוא וקטור מספרים אקראיים המתפלגים נורמלית בזמן  t. אחרת, הזז את הגחלילית  x_{j} באופן אקראי.
עדכן את תאורת הגחליליות ואת מידת המשיכה בין הגחליליות ע"פ המיקומים והמרחקים החדשים שהתקבלו.
חזור על שלבים (2) ו- (3) למשך  t_{max} פעמים. בסיום, הגחלילית המוארת ביותר היא קירוב לפתרון הבעיה.
בבעיות למציאת מקסימום, יתקיים  I\propto f(\mathbf {x} ) ובבעיות למציאת מינימום יתקיים  I\propto f^{-1}(x).
האלגוריתם > פסאודו - קוד

Begin
Generate a random population of n fireflies x_1, x_2, ..., x_n
While (t < MaxGeneration)
update distances
update lights intensities
update attractiveness
for i = 1 : n
for j = 1 : n
if (I_j > I_i),
move firefly i to j
end if
end for j
end for i
set s as the firefly with the optimal light intensity.
end while
return s as solution
end
רקע תאורטי > מודל מתמטי

האלגוריתם מבוסס על אידיאליזצית תכונות ההארה של מאור הגחליליות. הגחלילית, בקרב מרבית זני הגחליליות בטבע, משתמשת בהארה על מנת למשוך אליה פרטי להקה אחרים לצורכי זיווג. התכונות האידיאליות הן כדלקמן:
כל גחלילית נמשכת לגחליליות אחרות, ללא קשר למינן.
מידת המשיכה של גחלילית  a כלפי גחלילית  b היא ביחס ישר למידת ההארה של גחלילית  b (אנלוגיה להתנהגותן הטבעית של הגחליליות).
עוצמת האור שגחלילית  a קולטת מגחלילית  b היא ביחס הפוך למרחק בין גחלילית  a לבין גחלילית  b (אנלוגיה לחוק ריבוע המרחק ההופכי, לפיו עוצמת האור נחלשת ביחס ריבועי הפוך למרחק ממקור האור).
עוצמת ההארה של הגחלילית נקבעת ע"פ ערכה של פונקציית המטרה  f(x).
על פי תכונות (2) ו- (3), ניתן לגזור את משוואת המשיכה בין שתי גחליליות, כפונקציה מעריכית של המרחק ביניהן:
 \beta =\beta _{0}e^{-\gamma r^{2}}
כאשר  \beta _{0} הוא קבוע,  \gamma  הוא מקדם התפשטות האור באוויר,  \beta  היא עוצמת המשיכה בין שתי גחליליות ו-  r הוא המרחק הגאומטרי בין שתי הגחליליות. תנועתה של גחלילית  i מושפעת מגחלילית בהירה יותר  j באופן הבא:
\mathbf {x} _{i}^{t+1}=\mathbf {x} _{i}^{t}+\beta \exp[-\gamma r_{ij}^{2}](\mathbf {x} _{j}^{t}-\mathbf {x} _{i}^{t})+\alpha _{t}{\boldsymbol {\epsilon }}_{t}
כאשר  t מייצג נקודה בזמן,  \ x_{i},x_{j} הן מיקום הגחליליות  i,j בהתאמה,  \alpha _{t} הוא מקדם אקראיות ו-  {\boldsymbol {\epsilon }}_{t} הוא וקטור מספרים אקראיים המתפלגים נורמלית בזמן  t. עבור  \beta _{0}=0 מתקבלת תנועה אקראית פשוטה, ועבור  \gamma =0 מתקבלת משוואת תנועת חלקיקים של אופטימיזציית הנחיל.
רקע תאורטי > חלוקה אוטומטית

במקרים רבים, אלגוריתם הגחליליות יעיל יותר מאלגוריתמים רבים אחרים מתחום בינת הנחיל. סיבה עיקרית לכך היא תופעת החלוקה האוטומטית. האלגוריתם מבוסס על כך שאטרקטיביות של פתרון פוחתת עם עליית המרחק, ולכן, נוצר מצב שבו האוכלוסייה מופרדת באופן אוטומטי לתתי-קבוצות, כאשר כל תת-קבוצה מרוכזת סביב אופטימום מקומי שונה. עבור אוכלוסייה הגדולה מאוד ממספר מוקדי האופטימום המקומיים, חלוקה זו מאפשרת למצוא את כל המוקדים המקומיים בו-זמנית. מבחינה מתמטית,  {\sqrt {\gamma }}^{-1} מאפיין את המרחק הממוצע בין שתי קבוצות גחליליות סמוכות. מכאן, כל אוכלוסייה נחלקת לתתי קבוצות סמוכות בעלות מרחק ממוצע קבוע. עובדה זו מאפשרת התמודדות עם בעיות שאינן ליניאריות.
קל לזהות את תופעת החלוקה האוטומטית בהרצת האלגוריתם על הפונקציה התלת-מימדית הבאה:
f(x,y)=e^{-x^{2}-y^{2}}({\left|x\right|}+{\left|y\right|})
לפונקציה  f(x,y) ישנן ארבע נקודות מקסימום  (\pm 0.5,\pm 0.5). האלגוריתם מאפשר את מציאת הקטבים על ידי  25 גחליליות ו-  20 איטרציות. הסכימה הבאה מתארת את מיקומן האקראי של הגחליליות (כנקודות) בתחילתה של ריצת האלגוריתם (משמאל) ואת מיקומן בסיום ריצת האלגוריתם:
רקע תאורטי > התמקדות כנגד התרחבות > רעיון כללי

שני המרכיבים העיקריים בכל שיטה מטה-היוריסטית הם התמקדות והתרחבות.
התמקדות - חיפוש מקומי ממוקד בתחום שבו קיים פתרון אופטימלי מקומי. מידת התמקדות גבוהה נוטה להגדיל את קצב ההתכנסות של האלגוריתם, אך עשויה לגרום להתכנסות מקומית בלתי רצויה.
התרחבות - חיפוש גלובלי הבוחן את כל הפתרונות האפשריים, תוך הימנעות מהתכנסות לפתרון אופטימלי מקומי. מידת התרחבות גבוהה נוטה להקטין את קצב ההתכנסות של האלגוריתם, אך מעלה משמעותית את ההסתברות למציאת אופטימום גלובלי.
אלגוריתם המחלק את פעולתו להתמקדות והתרחבות נקרא אלגוריתם חיפוש-לסירוגין. רמות ההתמקדות וההתרחבות של האלגוריתם, וכמו כן מידת האיזון בין שני המרכיבים, נקבעות על ידי מידת האקראיות וערכי הפרמטרים. יעילותו ודיוקו של האלגוריתם תלוי ביחס ההתמקדות-התרחבות  Q:
Q={\frac {\tau _{a}}{\tau _{b}}}
כאשר  \tau _{a} ו-  \tau _{b} הם פרקי הזמן המנוצלים לתהליך ההתמקדות ולתהליך ההתרחבות, בהתאמה.
רקע תאורטי > התמקדות כנגד התרחבות > מציאת יחס התמקדות-התרחבות אופטימלי

חשיבותו של יחס התמקדות-התרחבות מוביל לפיתוח המודל התאורטי הבא, עבור המקרים הדו-ממדיים והתלת-ממדיים: אלגוריתם חיפוש המתמקד במרחב פתרונות קטן בעל רדיוס  a הנמצא במרחב פתרונות שרדיוסו  b, כאשר  a\ll b, ניתן למידול על ידי תהליך דיפוזיבי איטי המתואר על ידי מערכת המשוואות הסטוכסטיות הדיפרנציאליות הבאות:
\left\{{\begin{matrix}D\nabla _{r}^{2}t_{1}+{\frac {1}{2\pi \tau _{a}}}\int _{0}^{2\pi }\left[t_{2}(r)-t_{1}(r)\right]d\theta +1=0\\\\u\nabla _{r}t_{2}(r)-{\frac {1}{\tau _{b}}}\left[r_{2}(r)-t_{1}(r)\right]+1=0\end{matrix}}\right.
כאשר  D הוא קבוע הדיפוזיה,  \tau _{a} ו-  \tau _{b} הם תוחלות הזמן שנוצלו לתהליך ההתמקדות ולתהליך ההתרחבות, בהתאמה,  t_{1} ו-  t_{2} הם תוחלות זמני ההגעה למטרה בתהליך ההתמקדות ובתהליך ההתרחבות, בהתאמה, ו-  u הוא קצב החיפוש הממוצע. תחת ההנחה שקצב החיפוש  u זהה בכל הצעדים, פרק הזמן המינימלי הדרוש לכל אחד מהשלבים הוא:
\tau _{a}^{\mathrm {min} }\approx {\frac {D}{2u^{2}}}\cdot {\frac {\ln ^{2}{\frac {b}{a}}}{2\ln {\frac {b}{a}}-1}}\quad \quad \tau _{b}^{\mathrm {min} }\approx {\frac {a}{u}}{\sqrt {\ln {\frac {b}{a}}-{\frac {1}{2}}}}
כאשר  u\rightarrow \infty , מתקבל יחס ההתמקדות-התרחבות האופטימלי:
(1)\quad Q_{\mathrm {optimal} }={\frac {\tau _{a}}{\tau _{b}^{2}}}\approx {\frac {D}{a^{2}}}{\frac {1}{\left[2-{\frac {1}{\ln {\frac {b}{a}}}}\right]^{2}}}
התוצאות לעיל קבילות עבור המקרה הדו-מימדי, ושלא קיימות תוצאות כלליות עבור יותר מ-3 ממדים.
רקע תאורטי > התמקדות כנגד התרחבות > דוגמה - מציאת יחס התמקדות-התרחבות אופטימלי של הילוך איזוטרופי

נדגים את חישוב יחס ההתמקדות-התרחבות במקרה דו-ממדי של הילוך אקראי איזוטרופי, כלומר, במצב שבו מתקיים:
D\approx {\frac {s^{2}}{2}}
כאשר  Dהוא קבוע הדיפוזיה ו- s הוא אורך הצעד של המהלך בכל איטרציה. במקרה שבו  b/a\rightarrow \infty  נקבל מתוצאה (1):
Q_{\mathrm {optimal} }={\frac {\tau _{a}}{\tau _{b}^{2}}}\approx {\frac {1}{8}}
מכאן ניתן להסיק שבמקרה זה, יש להשקיע זמן רב יותר בשלב ההתרחבות מאשר בשלב ההתמקדות.
רקע תאורטי > התמקדות כנגד התרחבות > דוגמה - מציאת יחס התמקדות-התרחבות אופטימלי של פונקציית גל עומד

נדגים את חישוב יחס ההתמקדות-התרחבות במקרה של פונקציית גל-עומד:
f(x)=1+\left\{\exp \left[-\sum _{i=1}^{d}\left({\frac {x_{i}}{\beta }}\right)^{10}\right]-2\exp \left[-\sum _{i=1}^{d}\left(x_{i}-\pi \right)^{2}\right]\right\}\cdot \prod _{i=1}^{d}\cos ^{2}x_{i}
פונקציה זו מאופיינת במספר גדול של נקודות קיצון מקומיות, ובעלת מינימום גלובלית יחידה  f_{\mathrm {min} }=0 בנקודה  (\pi ,\pi ,\dots ,\pi ) בתחום  -20\leq x_{i}\leq 20 כאשר  i=1,2,\dots ,d ו-  \beta =15. נקבע ש-  \alpha =\pi /2, ומכיוון ש-  b=20, נובע ש-  b/a=12.7, ועבור  d=2נקבל:
Q_{\mathrm {optimal} }\approx {\frac {1}{2\left[2-\ln \left({\frac {b}{a}}\right)\right]^{2}}}\approx 0.19
מכאן ניתן להסיק, שבהפעלת האלגוריתם על פונקציית גל-עומד, על האלגוריתם להשקיע 80% מזמן החיפוש בהתרחבות ו-20% מזמן החיפוש בהתמקדות, על מנת לבצע את החישוב בזמן אופטימלי.
הטבלה הבאה מתארת רצף של חמישה ניסויים, בהם מופעל אלגוריתם הגחליליות למציאת מינימום עבור פונקציית גל-עומד, כאשר  n=15,  t=1000,  x\in [-20,20]^{n},  \beta =15 ו-  Q משתנה.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  Q |  0.4 |  0.3 |  0.2 |  0.1 |  0.05 |
תוצאה:  9.4e-11

קל להבחין שהתוצאה המדויקת ביותר מתקבלת כאשר  Q=0.2 - הבחנה אמפירית המתלכדת עם הטענה התאורטית.
רקע תאורטי > התמקדות כנגד התרחבות > הכללה לממדים גבוהים

אלגוריתם החיפוש-לסירוגין אשר הוצע על ידי בניצ'ו אטאל עבור ממדים גבוהים יותר, מתבסס על היחסים האסימפטוטיים הבאים, המתקבלים באמצעות אקסטרפולציה:
{\frac {\tau _{a}}{\tau _{b}^{2}}}\sim O\left({\frac {D}{a^{2}}}\right)\quad \quad \tau _{m}\sim O\left({\frac {b}{u}}\left({\frac {b}{a}}\right)^{d-1}\right)
כאשר  \tau _{m} הוא זמן החיפוש הכולל הממוצע. הודגם אמפירית כי בממדים גבוהים, אלגוריתם הגחליליות יעיל בהרבה מן האלגוריתם הנ"ל, אך לא נמצא מודל תאורטי המסביר את תוצאות הניסוי.
קביעת הפרמטרים

מקדם האקראיות  \alpha _{t} מווסת את מידת האקראיות של מהלכי הגחליליות. כיוון שהפחתה הדרגתית של מידת האקראיות תאפשר מניעה של התכנסות לאופטימום מקומי, התכנסות מהירה תתקבל עבור  \alpha _{t}=a_{0}\delta ^{t}
כאשר  \delta \in [0,1] ו-  a_{0} הוא מקדם אקראיות התחלתי. סימולציות מראות שהתכנסות יעילה במיוחד מתקבלת עבור  \gamma =1/{\sqrt {L}},  n\in [25,40],  a_{0}=0.01L, כאשר  L הוא סדר הגודל הממוצע של פתרונות הבעיה.
סיבוכיות זמן

סיבוכיות האלגוריתם היא  O(n^{2}t), כאשר  t הוא מספר האיטרציות ו-  n הוא מספר הגחליליות. עבור  n גדול יחסית, ניתן להחליף את הלולאה הכפולה בלולאה יחידה, ולמיין את מידת המשיכה של הגחליליות באמצעות אלגוריתם מיון השוואתי. במקרה זה, סיבוכיות האלגוריתם היא  O(nt\log {n}). בשני המקרים, הסיבוכיות ליניארית ב-  t.
הערכת ביצועים

להלן מספר האיטרציות שנדרשו לפתרון בעיות אופטימיזציה עבור שלוש פונקציות מרכזיות, בטווח נתון, וכתלות במספר הממדים של הפונקציה ( n).
הערכת ביצועים > פונקציית ספירה (Sphere function)

{\textrm {Sphere}}({\boldsymbol {x}})=\sum _{i=1}^{n}x_{i}^{2}\quad \quad [-100,100]^{n}
|  n | מינימום | מקסימום |
| --- | --- | --- |
| 15 | 6239 | 6440 |
| 30 | 6202 | 6452 |
| 60 | 6149 | 6398 |
הערכת ביצועים > פונקציית אקליי (Ackley function)

{\textrm {Ackley}}({\boldsymbol {x}})=-20\exp \left[-{\frac {1}{5}}{\sqrt {{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}{x_{i}^{2}}}}\right]-\exp \left[{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}{\cos(2\pi x_{i})}\right]+20+e\quad \quad [-30,30]^{n}
|   n |  מינימום |  מקסימום |
| --- | --- | --- |
| 15 | 1720 | 2176 |
| 30 | 1568 | 1805 |
| 60 | 1402 | 1862 |
הערכת ביצועים > פונקציית רוזנברוק

{\textrm {Rosenbrock}}({\boldsymbol {x}})=\sum _{i=1}^{n-1}\left[100\left(x_{i+1}-x_{i}^{2}\right)^{2}+\left(x_{i}-1\right)^{2}\right]\quad \quad [-30,30]^{n}
|   n |  מינימום |  מקסימום |
| --- | --- | --- |
| 15 | 2497 | 2938 |
| 30 | 2531 | 2653 |
| 60 | 2471 | 2574 |
שימושים עיקריים

בעיבוד תמונה, קוונטיזצייה וקטורית המשמשת לדחיסה דיגיטלית של תמונות ורגיסטרציה של תמונות קשיחות.
במתמטיקה, אופטימיזציית ערכים עצמיים של מערכות איזו-ספקטרליות ואופטימיזצייה פרמטרית עבור מכונת וקטורים תומכים.
בשידור, תכנון אנטנות.
בהנדסת מבנים, אופטימיזציית בבעיות מרובות משתנים.
במדעי המחשב, פתרון יעיל לבעיית הסוכן הנוסע ולבעיות תחביר סמנטיות.
בכימיה, ניתוח מצבי שיווי משקל.
בביולוגיה, ניבוי של מבני חלבונים.
ראו גם

אופטימיזציית הנחיל
בינה מלאכותית
אלגוריתם קן הנמלים
תנועה בראונית
לקריאה נוספת

Yang, X. S. (2008). Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms. Frome: Luniver Press. ISBN 1-905986-10-6
Yang, X. S. (2009). "Firefly algorithms for multimodal optimization". Stochastic Algorithms: Foundations and Applications, SAGA 2009. Lecture Notes in Computer Sciences 5792. pp. 169–178. arXiv:1003.1466.
גחלילית מזן Photuris lucicrescens
גרף של פונקציה 4-קוטבית
גרף של פונקציית רוזנברוק עבור n=2.
גרף של גל הרמוני העומד על דיסק
השוואה של ביצועי אלגוריתם הגחליליות מול האלגוריתם של בניצ'ו אטאל, עבור מספר ממדים משתנה.
גרף של פונקציית ספירה עבור n=2.
גרף של פונקציית אקליי עבור n=2.
גרף של פונקציית רוזנברוק עבור n=2.
נטפליקס אנימציה

| --- | --- |

 נתונים כלליים
 סוג:  חברה בת
 תקופת הפעילות:  2018–הווה (כ־7 שנים)
 חברת אם:  נטפליקס
 מיקום המטה:  לוס אנג'לס, קליפורניה, ארצות הברית
 ענפי תעשייה:  הנפשה 
 מוצרים עיקריים:  סדרות, סרטים וספיישלים מונפשים
  
 netflixanimation.com
 
נטפליקס אנימציה (באנגלית: Netflix Animation) הוא אולפן הנפשה אמריקאי בבעלות נטפליקס, שהוקם בשנת 2018. האולפן מפיק סדרות, סרטים וספיישלים מונפשים עבור שירות הסטרימינג נטפליקס.
היסטוריה

כאשר נטפליקס החלה לייצר תוכן מונפש מקורי בשנת 2013, כולם הופקו על ידי חברות צד שלישי, בעיקר על ידי DreamWorks Animation Television שבבעלות דרימוורקס הנפשה. עם זאת, בנובמבר 2018 הוכרז שנטפליקס תיצור תכנים מקוריים מונפשים, ביניהם קיד והטבעות הקוסמיות ומשפחת וילובי.
פילמוגרפיה > סדרות

| # | שם הסדרה בעברית | שם הסדרה באנגלית | תאריך בכורה | תאריך סיום |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | הבשורה בחצות | The Midnight Gospel | 20 באפריל 2020 | 20 באפריל 2020 |
| 2 | אוטו זבל | Trash Truck | 10 בנובמבר 2020 | 4 במאי 2021 |
| 3 | קיד והטבעות הקוסמיות | Kid Cosmic | 2 בפברואר 2021 | 3 בפברואר 2022 |
| 4 | עיר הרוחות | City of Ghosts | 5 במרץ 2021 | 5 במרץ 2021 |
| 5 |  | We the People | 4 ביולי 2021 | 4 ביולי 2021 |
| 6 | רידלי ג'ונס | Ridley Jones | 13 ביולי 2021 | 6 במרץ 2023 |
| 7 | עולם הקנטאורים | Centaurworld | 30 ביולי 2021 | 7 בדצמבר 2021 |
| 8 | אני ♥ ארלו | I Heart Arlo | 27 באוגוסט 2021 | 27 באוגוסט 2021 |
| 9 | עדה גרניט: מדענית | Ada Twist, Scientist | 28 בספטמבר 2021 | 22 באפריל 2023 |
| 10 | סיפורים מצמררים מממלכת גרים | A Tale Dark & Grimm | 8 באוקטובר 2021 | 8 באוקטובר 2021 |
| 11 |  | Karma's World | 15 באוקטובר 2021 | 22 בספטמבר 2022 |
| 12 | המושכים בחוטים | Inside Job | 22 באוקטובר 2021 | 18 בנובמבר 2022 |
| 13 | כלבי החלל | Dogs in Space | 18 בנובמבר 2021 | 15 בספטמבר 2022 |
| 14 | המופע של קאפהד! | !The Cuphead Show | 18 בפברואר 2022 | 18 בנובמבר 2022 |
| 15 | הקרבות של קיטי | Battle Kitty | 19 באפריל 2022 | 19 באפריל 2022 |
| 16 | ארנב סמוראי: עלילות אוסאגי | Samurai Rabbit: The Usagi Chronicles | 28 באפריל 2022 | 1 בספטמבר 2022 |
| 17 | דד אנד: שומרי הבית הרדוף | Dead End: Paranormal Park | 16 ביוני 2022 | 13 באוקטובר 2022 |
| 18 | פארזר | Farzar | 15 ביולי 2022 | 15 ביולי 2022 |
| 19 | האחים הרובוטים הסופר ענקיים | Super Giant Robot Brothers | 4 באוגוסט 2022 | 4 באוגוסט 2022 |
| 20 | ההרפתקאות המטורללות של ג'יימס ומקס | Oddballs | 7 באוקטובר 2022 | 24 בפברואר 2023 |
| 21 | שומרי הרוחות | Spirit Rangers | 10 באוקטובר 2022 | 8 באפריל 2024 |
| 22 | דניאל ספלבאונד, צייד הקסמים | Daniel Spellbound | 27 באוקטובר 2022 | 26 בינואר 2023 |
| 23 |  | Dragon Age: Absolution | 9 בדצמבר 2022 | 9 בדצמבר 2022 |
| 24 | סוניק פריים | Sonic Prime | 15 בדצמבר 2022 | 11 בינואר 2024 |
| 25 | אבא שלי צייד ראשים | My Dad the Bounty Hunter | 9 בפברואר 2023 | 17 באוגוסט 2023 |
| 26 | אי הגולגולת | Skull Island | 22 ביוני 2023 | 22 ביוני 2023 |
| 27 | קפטן פול | Captain Fall | 28 ביולי 2023 | 28 ביולי 2023 |
| 28 | צוערי המך | Mech Cadets | 10 באוגוסט 2023 | 10 באוגוסט 2023 |
| 29 |  | Captain Laserhawk: A Blood Dragon Remix | 19 באוקטובר 2023 | 19 באוקטובר 2023 |
| 30 | הסמוראית כחולת העין | Blue Eye Samurai | 3 בנובמבר 2023 | יפורסם בהמשך |
| 31 | מארחת הפוקימונים | Pokémon Concierge | 28 בדצמבר 2023 | יפורסם בהמשך |
| 32 | בעיות של דינוזאורים | Bad Dinosaurs | 28 במרץ 2024 | 28 במרץ 2024 |
| 33 | חתולים מתפוצצים | Exploding Kittens | 12 ביולי 2024 | יפורסם בהמשך |
| 34 | קסם בת הים | Mermaid Magic | 22 באוגוסט 2024 | יפורסם בהמשך |
| 35 | שליחות קטלנית: ההתחלה | Terminator Zero | 29 באוגוסט 2024 | יפורסם בהמשך |
| 36 | דמדומי האלים | Twilight of the Gods | 19 בספטמבר 2024 | יפורסם בהמשך |
| 37 | טומב ריידר: האגדה על לארה קרופט | Tomb Raider: The Legend of Lara Croft | 10 באוקטובר 2024 | יפורסם בהמשך |
| 38 | ג'נטרי צ'או נגד המפלצות | Jentry Chau vs. The Underworld | 5 בדצמבר 2024 | יפורסם בהמשך |
פילמוגרפיה > סדרות מוגבלות

| # | שם הסדרה בעברית | שם הסדרה באנגלית | תאריך בכורה |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | מאיה ושלושת הלוחמים | Maya and the Three | 22 באוקטובר 2021 |
| 2 | אוני: אגדת אל הרעם | Oni: Thunder God's Tale | 21 באוקטובר 2022 |
| 3 | קרול וסוף העולם | Carol & The End of The World | 15 בדצמבר 2023 |
פילמוגרפיה > סרטים באורך מלא

| # | שם הסרט בעברית | שם הסרט באנגלית | תאריך בכורה |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | קלאוס | Klaus | 8 בנובמבר 2019 |
| 2 | משפחת וילובי | The Willoughbys | 22 באפריל 2020 |
| 3 | מעל ומעבר לירח | Over the Moon | 23 באוקטובר 2020 |
| 4 | ארלו, ילד-אליגטור | Arlo the Alligator Boy | 16 באפריל 2021 |
| 5 | אמריקה: הסרט | America: The Motion Picture | 30 ביוני 2021 |
| 6 | הביתה! | Back to the Outback | 10 בדצמבר 2021 |
| 7 | אפולו ½10: הרפתקה בעידן החלל | Apollo 10½: A Space Age Childhood | 1 באפריל 2022 |
| 8 | המפלצת מהים | The Sea Beast | 8 ביולי 2022 |
| 9 | ונדל וויילד | Wendell & Wild | 28 באוקטובר 2022 |
| 10 | הדרקון של אבא | My Father's Dragon | 11 בנובמבר 2022 |
| 11 | גיירמו דל טורו מציג: פינוקיו | Guillermo del Toro's Pinocchio | 9 בדצמבר 2022 |
| 12 | הפילה של הקוסם | The Magician's Elephant | 17 במרץ 2023 |
| 13 | מלך הקופים | The Monkey King | 18 באוגוסט 2023 |
| 14 | ליאו | Leo | 21 בנובמבר 2023 |
| 15 | המשאלה של תלמה | Thelma the Unicorn | 17 במאי 2024 |
| 16 | אולטרמן: התעלות | Ultraman: Rising | 14 ביוני 2024 |
| 17 | חג המולד ההוא | That Christmas | 4 בדצמבר 2024 |
פילמוגרפיה > סרטים קצרים

| # | שם הסרט בעברית | שם הסרט באנגלית | תאריך בכורה |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | קנבס | Canvas | 11 בדצמבר 2020 |
| 2 |  | Cat Burglar | 22 בפברואר 2022 |
פילמוגרפיה > ספיישלים

| # | שם הספיישל בעברית | שם הספיישל באנגלית | תאריך בכורה |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | הבית | The House | 14 בינואר 2022 |
| 2 | Entergalactic | Entergalactic | 30 בספטמבר 2022 |
| 3 | אבדה בת אנוש | We Lost Our Human | 21 במרץ 2023 |
ינה מורבאי

| --- | --- |
אין תמונה חופשית
 לידה:  1 באוגוסט 1902 Tisovec, סלובקיה 
 פטירה:  7 במאי 1945 (בגיל 42) פראג, הפרוטקטורט של בוהמיה ומוראביה 
 שם לידה:  Morvai Jenő 
 
ינה מורבאי (בהונגרית: Morvay Jenő;‏ טיסולץ, 20 באוגוסט 1902 – פראג, 7 במאי 1945) היה צייר יהודי-הונגרי, מעצב גרפי יוצא דופן, בוגר בצלאל, בית מדרש לאמנות ולמלאכות-אמנות, מורה, ומנהל גימנסיה.
קורות חייו

ינה מורבאי נולד במשפחה יהודית, בנם של שמואל מורבי ושל גיזלה בלומנטל. הוריו היו בעלי חנויות ועסקו במסחר קמעונאי. הוא סיים את לימודיו בבצלאל, בית מדרש לאמנות ולמלאכות-אמנות בירושלים כתלמידו של אבל פאן ולאחר מכן למד כמה שנים באקדמיה לאמנויות יפות בפראג. לאחר מכן עבד כמורה לאמנות בבתי ספר תיכוניים שונים ברמות הגבוהות. בשנות ה-30 התיישב במוקצ'בו, שם ערך את תערוכת היחיד הראשונה שלו ב-1937. בשנה שלאחר מכן פרסם את חיתוכי הלינוליאום שלו (חיתוך לינולאום, הידוע גם כהדפס לינו, הדפס לינו או אמנות לינולאום, הוא טכניקת הדפס, גרסה של חיתוך עץ שבו יריעת לינוליאום - לעיתים מותקנת על גוש עץ - משמשת למשטח תבליט). שם היצירה בצורת אלבום הייתה "גרפיקה", עבורו כתב הסופר מקס ברוד הקדמה. ב-1940 מונה למנהל הגימנסיה העברית במונקאץ’. (ב-3 בנובמבר 1938 נפסקו למעשה הלימודים בגימנסיה העברית במונקאץ' באופן רשמי והתלמידים נשלחו לבתיהם. בעקבות השתדלות פעילים מקומיים חודשו הלימודים במוסד בינואר 1939, תחת ניהולו תחילה של אליהו רובין. קבלת היתר להפעלת הגימנסיה הצריכה שינויים והמוסד שינה את שמו ונקרא "גימנסיה יהודית". לאחר מאבק על שפת ההוראה הושגה פשרה: המקצועות הריאליים יילמדו בעברית וההומניים - בהונגרית. הלימודים בגימנסיה נמשכו עד הקמת הגטו במונקאץ'. המחזור האחרון של תלמידי הגימנסיה נבחן בבחינות הבגרות בכתב בתוך הגטו באפריל 1944).
מורבאי גם ערך את ספרי המחזור של הגימנסיה.
במהלך מלחמת העולם השנייה הוא נלקח למחנות שירות העבודה מספר פעמים (עבודות כפייה לגברים יהודים עבור הצבא ההונגרי). הוא גורש למחנות ריכוז באביב 1944. שרד ולאחר השחרור גילה שכל משפחתו הושמדו. הוא החליט לשים קץ לחייו.
מורבאי צייר נופים, פורטרטים ויצירות פיגורטיביות רבות בסגנון ריאליסטי, עם דגש על קווי מתאר. הוא עסק גם בתיאטרון בובות. כתב את המחזות ופיסל את הבובות בעצמו.