The Particle Swamp Fuzzy Analytical Hierarchical Process (PSFAHP) for Arthropoda in a control condition Artificial Intelligence for the better growth of Prawn, Shrimp, Lobster (PSL)

Resumen

La migración de los PSL eclosionados hacia la ubicación adecuada de los alimentos en forma de grupo y el entorno adecuado para el PSL en el que se requieren sustancias químicas y nutrientes importantes para su crecimiento son los dos elementos clave que afectan la tasa de natalidad y mortalidad del PSL. La primera fase de este estudio utilizó la optimización del pantano de partículas, que está estrechamente relacionado con el movimiento de partículas (PSL) hacia el objetivo o espacio de búsqueda, que en este caso es un mar, un río o un estanque acondicionado con control. Estos PSL se mueven con una velocidad específica desde su posición original hasta la posición adecuada para una mejor calidad de vida. El costo, la población, los coeficientes de aprendizaje y las partículas globales son todos elementos conectados que influyen en las decisiones de movimiento de PSL. El costo, la población, los coeficientes de aprendizaje, la posición global de las partículas, la ubicación actual de las partículas, la ubicación actualizada del PSL y la velocidad de las partículas son aspectos conectados que influyen en las decisiones de movimiento del PSL. Una vez que las partículas se han comunicado y migrado a su lugar ideal, aprenden la ruta, el tiempo y la velocidad. Una vez que los PSL han llegado a su ubicación ideal, intervienen varios factores, como la salinidad, el oxígeno disuelto, los nutrientes, etc. Estos dos algoritmos mostrarán las tasas de mortalidad y natalidad del PSL. Trabajarán juntos para defender el medio ambiente en el futuro. Los siguientes son los detalles del algoritmo. Este estudio está obstaculizando los agravantes espeluznantes al frenar los factores irrefutables centrales, como los productos químicos no deseados y el medio ambiente degradado.