কন্টেন্ট
- সংজ্ঞা - বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম বলতে কী বোঝায়?
- মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে কীভাবে আপনাকে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
- টেকোপিডিয়া বিবর্তনমূলক অ্যালগরিদম ব্যাখ্যা করে
সংজ্ঞা - বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম বলতে কী বোঝায়?
একটি বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বিবর্তনীয় গণনার একটি উপাদান হিসাবে বিবেচিত হয়। বাছাই প্রক্রিয়াটির মাধ্যমে একটি বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম ফাংশন করে যেখানে জনসংখ্যার নির্ধারিত ন্যূনতম ফিট সদস্যদের অপসারণ করা হয়, অন্যদিকে ফিটের সদস্যদের বেঁচে থাকার এবং আরও ভাল সমাধান নির্ধারণ না করা অবধি চালিয়ে যাওয়ার অনুমতি দেওয়া হয়। অন্য কথায়, বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমগুলি কম্পিউটার অ্যাপ্লিকেশন যা জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য জৈবিক প্রক্রিয়াগুলির অনুকরণ করে। সময়ের সাথে সাথে, সফল সদস্যরা সমস্যার অনুকূলিত সমাধান উপস্থাপন করতে বিকশিত হন।
মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে কীভাবে আপনাকে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
টেকোপিডিয়া বিবর্তনমূলক অ্যালগরিদম ব্যাখ্যা করে
বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমগুলি জীববিজ্ঞানে যেমন নির্বাচন, প্রজনন এবং মিউটেশন সম্পর্কিত ধারণা ব্যবহার করে। তিনটি মূল ধরণের বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম রয়েছে, যথা:
- জেনেটিক আলগোরিদিম
- বিবর্তনমূলক প্রোগ্রামিং
- বিবর্তনীয় কৌশল
Traditionalতিহ্যগত অপ্টিমাইজেশনের কৌশলগুলির বিপরীতে, বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো নমুনার উপর নির্ভর করে। একটি বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমতে ক্লাসিকাল পদ্ধতির বিপরীতে প্রার্থীদের সমাধানগুলির সংখ্যা রয়েছে, যা একটি একক সেরা সমাধান বজায় রাখার চেষ্টা করে। বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের সাথে যুক্ত দুটি পূর্বশর্ত রয়েছে:
- প্রার্থীর সমাধানগুলি ইস্যুতে এনকোড করা দরকার।
- ফিটনেস ফাংশনটিতে 1 এবং 100 এর মধ্যে স্কোর ফিরিয়ে নেওয়া দরকার যাতে বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমগুলি সমস্যায় প্রয়োগ করা আরও ভাল।
বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের সাথে যুক্ত অনেক সুবিধা রয়েছে। সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল নমনীয়তা লাভে, কারণ বেশিরভাগ বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম ধারণাগুলি এমনকি জটিল সমস্যাগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া যায়। বেশিরভাগ বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমগুলিও উদ্দেশ্য লক্ষ্য পূরণের জন্য উপযুক্ত। বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমগুলির সাথে আরও ভাল অপ্টিমাইজেশন সম্ভব, কারণ সমাধানের জনসংখ্যা অ্যালগরিদমকে একটি নির্দিষ্ট সমাধানে লক হতে বাধা দেয়।
বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের সাথে যুক্ত কয়েকটি ত্রুটি রয়েছে। একটির জন্য, বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম দ্বারা সরবরাহিত সমাধানটি অন্যান্য জ্ঞাত সমাধানগুলির তুলনায় কেবল আরও ভাল। যেমনটি, অ্যালগরিদম প্রমাণ করতে পারে না যে কোনও সমাধান পুরোপুরি অনুকূল, কেবলমাত্র এটি অন্যান্য ফলাফলের তুলনায় অনুকূল।