مواد
- تعریف - ارتقائی الگورتھم کا کیا مطلب ہے؟
- مائیکروسافٹ ازور اور مائیکروسافٹ کلاؤڈ کا تعارف | اس گائیڈ کے دوران ، آپ کو معلوم ہوگا کہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے اور مائیکروسافٹ ایذور آپ کو بادل سے ہجرت کرنے اور اپنے کاروبار کو چلانے میں کس طرح مدد کرسکتا ہے۔
- ٹیکوپیڈیا ارتقائی الگورتھم کی وضاحت کرتا ہے
تعریف - ارتقائی الگورتھم کا کیا مطلب ہے؟
مصنوعی ذہانت میں ایک ارتقائی الگورتھم کو ارتقاعی ریاضی کا جزو سمجھا جاتا ہے۔ انتخابی عمل کے ذریعے ایک ارتقائی الگورتھم کام کرتا ہے جس میں آبادی کے کم سے کم فٹ ممبروں کو ختم کردیا جاتا ہے ، جب کہ فٹ ممبروں کو زندہ رہنے کی اجازت ہوتی ہے اور جب تک بہتر حل طے نہیں ہوتا ہے۔ دوسرے الفاظ میں ، ارتقائی الگورتھم کمپیوٹر ایپلی کیشنز ہیں جو پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لئے حیاتیاتی عمل کی نقل کرتے ہیں۔ وقت گزرنے کے ساتھ ، کامیاب ممبران مسئلے کا بہتر حل پیش کرنے کے لئے تیار ہوتے ہیں۔
مائیکروسافٹ ازور اور مائیکروسافٹ کلاؤڈ کا تعارف | اس گائیڈ کے دوران ، آپ کو معلوم ہوگا کہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے اور مائیکروسافٹ ایذور آپ کو بادل سے ہجرت کرنے اور اپنے کاروبار کو چلانے میں کس طرح مدد کرسکتا ہے۔
ٹیکوپیڈیا ارتقائی الگورتھم کی وضاحت کرتا ہے
ارتقائی الگورتھم حیاتیات میں تصورات کا استعمال کرتے ہیں جیسے انتخاب ، پنروتپادن اور تغیر۔ ارتقائی الگورتھم کی تین بنیادی اقسام ہیں ، یعنی۔
- جینیاتی الگورتھم
- ارتقائی پروگرامنگ
- ارتقائی حکمت عملی
روایتی اصلاح کی تکنیک کے برخلاف ، ارتقائی الگورتھم بے ترتیب نمونے لینے پر منحصر ہیں۔ ایک ارتقائی الگورتھم میں کلاسیکی طریقوں کے برخلاف امیدواروں کے حل کی آبادی ہوتی ہے ، جو ایک واحد بہترین حل کو برقرار رکھنے کی کوشش کرتے ہیں۔ ارتقا پسند الگورتھم سے دو شرطیں وابستہ ہیں۔
- امیدوار کے حل کو مسئلے سے انکوڈ کرنے کی ضرورت ہے۔
- فٹنس فنکشن میں 1 اور 100 کے درمیان اسکور واپس کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ ارتقاء کے الگورتھم کو مسائل پر لاگو کرنے میں بہتر ہوسکے۔
ارتقائی الگورتھم سے وابستہ بہت سے فوائد ہیں۔ سب سے بڑا فائدہ لچکدار فوائد میں ہوتا ہے ، کیونکہ زیادہ تر ارتقائی الگورتھم تصورات حتی کہ پیچیدہ مسائل کے مطابق بھی ہیں۔ زیادہ تر ارتقائی الگورتھم بھی مقصد کے ہدف کو پورا کرنے کے لئے فٹ ہیں۔ ارتقائی الگورتھم کے ساتھ بہتر اصلاح ممکن ہے ، کیونکہ حل کی آبادی الگورتھم کو کسی خاص حل میں بند ہونے سے روکتی ہے۔
ارتقائی الگورتھم سے وابستہ کچھ خرابیاں ہیں۔ ایک تو ، ارتقائی الگورتھم کے ذریعہ فراہم کردہ حل دیگر بہتر حلوں کے مقابلے میں صرف بہتر ہے۔ اسی طرح ، الگورتھم یہ ثابت نہیں کرسکتا کہ کوئی بھی حل مکمل طور پر زیادہ سے زیادہ ہے ، صرف یہ کہ دوسرے نتائج کے مقابلے میں یہ زیادہ سے زیادہ ہے۔