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परिभाषा - जेनेटिक एलगोरिदम का क्या अर्थ है?
एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म कृत्रिम बुद्धि और कंप्यूटिंग में उपयोग किया जाने वाला एक अनुमानी खोज तरीका है। इसका उपयोग प्राकृतिक चयन और विकासवादी जीव विज्ञान के सिद्धांत के आधार पर समस्याओं को खोजने के लिए अनुकूलित समाधान खोजने के लिए किया जाता है। जेनेटिक एल्गोरिदम बड़े और जटिल डेटा सेट के माध्यम से खोज करने के लिए उत्कृष्ट हैं। उन्हें जटिल मुद्दों के लिए उचित समाधान खोजने में सक्षम माना जाता है क्योंकि वे अप्रशिक्षित और विवश अनुकूलन मुद्दों को हल करने में अत्यधिक सक्षम हैं।
Techopedia जेनेटिक एल्गोरिथम की व्याख्या करता है
एक आनुवांशिक एल्गोरिथम एक समस्या को हल करने के लिए चयन, उत्परिवर्तन, विरासत और पुनर्संयोजन जैसे विकासवादी जीव विज्ञान से प्रेरित तकनीकों का उपयोग करता है। आनुवंशिक एल्गोरिदम में सबसे अधिक नियोजित तरीका किसी दिए गए जनसंख्या से यादृच्छिक रूप से व्यक्तियों का एक समूह बनाना है। इस प्रकार गठित व्यक्तियों का मूल्यांकन प्रोग्रामर द्वारा प्रदान किए गए मूल्यांकन फ़ंक्शन की सहायता से किया जाता है। व्यक्तियों को फिर एक अंक प्रदान किया जाता है जो परोक्ष रूप से दिए गए स्थिति में फिटनेस पर प्रकाश डालता है। सर्वश्रेष्ठ दो व्यक्तियों का उपयोग एक या एक से अधिक संतानों को बनाने के लिए किया जाता है, जिसके बाद संतानों पर यादृच्छिक उत्परिवर्तन किया जाता है। आवेदन की जरूरतों के आधार पर, प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि एक स्वीकार्य समाधान प्राप्त नहीं होता है या जब तक कि कुछ निश्चित पीढ़ियां बीत नहीं जाती हैं।
एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म एक शास्त्रीय, व्युत्पन्न-आधारित, अनुकूलन एल्गोरिथ्म से दो तरीकों से भिन्न होता है:
- एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म प्रत्येक पुनरावृत्ति में अंकों की आबादी उत्पन्न करता है, जबकि एक शास्त्रीय एल्गोरिथ्म प्रत्येक पुनरावृत्ति पर एक एकल बिंदु उत्पन्न करता है।
- एक आनुवंशिक एल्गोरिथम यादृच्छिक संख्या जनरेटर का उपयोग करके गणना द्वारा अगली आबादी का चयन करता है, जबकि एक शास्त्रीय एल्गोरिथ्म नियतात्मक संगणना द्वारा अगले बिंदु का चयन करता है।
पारंपरिक कृत्रिम बुद्धि की तुलना में, एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म कई फायदे प्रदान करता है। यह अधिक मजबूत है और इनपुट में मामूली बदलाव या शोर की उपस्थिति के कारण टूटने के लिए अतिसंवेदनशील है। प्रॉक्सिस, लीनियर प्रोग्रामिंग, ह्यूरिस्टिक, फर्स्ट या ब्रेड-प्रथम जैसी अन्य अनुकूलन विधियों के संबंध में, एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म बड़े मल्टी-मोडल स्टेट स्पेस, बड़े स्टेट स्पेस या एन-डायमेंशनल सतहों की खोज करते हुए बेहतर और अधिक महत्वपूर्ण परिणाम प्रदान कर सकता है।
रोबोटिक, ऑटोमोटिव डिजाइन, अनुकूलित दूरसंचार मार्ग, इंजीनियरिंग डिजाइन और कंप्यूटर एडेड आणविक डिजाइन जैसे कई क्षेत्रों में जेनेटिक एल्गोरिदम का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
