सामग्री
- व्याख्या - इव्होल्यूशनरी अल्गोरिदम म्हणजे काय?
- मायक्रोसॉफ्ट अझर आणि मायक्रोसॉफ्ट क्लाऊडची ओळख | या संपूर्ण मार्गदर्शकामध्ये आपण क्लाउड संगणन करणे म्हणजे काय आणि मायक्रोसॉफ्ट अझर आपल्याला क्लाऊडवरून आपला व्यवसाय स्थलांतरित आणि चालविण्यात कशी मदत करू शकेल हे शिकाल.
- टेकोपीडिया इव्होल्यूशनरी अल्गोरिदम स्पष्ट करते
व्याख्या - इव्होल्यूशनरी अल्गोरिदम म्हणजे काय?
कृत्रिम बुद्धिमत्तेमध्ये विकासवादी अल्गोरिदमला उत्क्रांतीत्मक गणनेचा एक घटक मानला जातो. निवड प्रक्रियेद्वारे उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदम कार्य करते ज्यामध्ये कमीतकमी लोकसंख्येच्या तंदुरुस्त सदस्यांना काढून टाकले जाते, तर तंदुरुस्त सदस्यांना जिवंत राहण्याची आणि उत्तम निराकरणे निर्धारित होईपर्यंत चालू ठेवण्याची परवानगी दिली जाते. दुस words्या शब्दांत, उत्क्रांतीकरण अल्गोरिदम कॉम्प्यूटर applicationsप्लिकेशन आहेत जे जटिल समस्या सोडविण्यासाठी जैविक प्रक्रियेची नक्कल करतात. कालांतराने, यशस्वी सदस्य समस्येचे ऑप्टिमाइझ्ड समाधान सादर करण्यासाठी विकसित होतात.
मायक्रोसॉफ्ट अझर आणि मायक्रोसॉफ्ट क्लाऊडची ओळख | या संपूर्ण मार्गदर्शकामध्ये आपण क्लाउड संगणन करणे म्हणजे काय आणि मायक्रोसॉफ्ट अझर आपल्याला क्लाऊडवरून आपला व्यवसाय स्थलांतरित आणि चालविण्यात कशी मदत करू शकेल हे शिकाल.
टेकोपीडिया इव्होल्यूशनरी अल्गोरिदम स्पष्ट करते
विकास, अल्गोरिदम निवड, पुनरुत्पादन आणि उत्परिवर्तन यासारख्या जीवशास्त्रातील संकल्पनांचा वापर करतात. उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदमचे तीन मूलभूत प्रकार आहेत,
- अनुवांशिक अल्गोरिदम
- इव्होल्यूशनरी प्रोग्रामिंग
- विकासात्मक रणनीती
पारंपारिक ऑप्टिमायझेशन तंत्रांप्रमाणेच, विकासात्मक अल्गोरिदम यादृच्छिक सॅम्पलिंगवर अवलंबून असतात. उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदममध्ये शास्त्रीय पद्धतींपेक्षा उमेदवाराच्या सोल्यूशन्सची लोकसंख्या असते, जे एकच सर्वोत्तम समाधान राखण्याचा प्रयत्न करतात. उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदमांशी संबंधित दोन पूर्वाश्रमीची आहेतः
- उमेदवाराचे निराकरण प्रकरणात एन्कोड करणे आवश्यक आहे.
- फिटनेस फंक्शनला 1 आणि 100 दरम्यान स्कोअर परत करणे आवश्यक आहे जेणेकरून विकासांवर अल्गोरिदम समस्यांवर लागू करणे अधिक चांगले होईल.
उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदमशी संबंधित बरेच फायदे आहेत. सर्वात मोठा फायदा म्हणजे लवचिकता वाढणे, कारण बहुतेक उत्क्रांतीकरण अल्गोरिदम संकल्पना अगदी जटिल समस्यांसाठी अनुकूल आहेत. बहुतेक उत्क्रांतीकारी अल्गोरिदम देखील उद्दीष्टाच्या लक्ष्यासाठी पूर्ण आहेत. उत्क्रांतीकरण अल्गोरिदमसह अधिक चांगले ऑप्टिमायझेशन शक्य आहे, कारण समाधानांची लोकसंख्या अल्गोरिदमला एखाद्या विशिष्ट सोल्यूशनमध्ये बंद होण्यापासून प्रतिबंधित करते.
उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदमांशी संबंधित काही कमतरता आहेत. एक तर, उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदमद्वारे प्रदान केलेला सोल्यूशन इतर ज्ञात सोल्युशन्सच्या तुलनेत फक्त चांगले आहे. जसे की, अल्गोरिदम हे सिद्ध करू शकत नाही की कोणताही उपाय पूर्णपणे इष्टतम आहे, फक्त तोच तो इतर निकालांच्या तुलनेत इष्टतम आहे.