किस अर्थ में सर्वश्रेष्ठ?
मेरे अनुभव में, GA सबसे व्यावहारिक ऑप्टिमाइज़र में से एक हैं। जबकि कई और सटीक एल्गोरिदम को गणितीय दुनिया में वास्तविक समस्याओं को औपचारिक रूप देने के लिए समय और प्रयास की आवश्यकता होती है, जीए किसी भी लागत फ़ंक्शन को जटिल नियमों और बाधाओं के साथ संभाल सकते हैं (जीए निष्पादन निष्पादन के बाद से संबंधित हैं और विशिष्ट गणना द्वारा नहीं)। यह प्रक्रिया सीधी है और आप खोजपूर्ण काम के लिए कई तरीकों की कोशिश कर सकते हैं।
मैं भविष्य के रन के लिए एल्गोरिथ्म के पिछले समाधानों को सुदृढ़ करने की संभावना की भी सराहना करता हूं जो दोहराया कार्य के लिए अच्छा है।
वैचारिक रूप से, एक आनुवांशिक एल्गोरिथ्म को फ़ंक्शंस के हैशमैप द्वारा दर्शाया जा सकता है और क्लोजर की तरह अच्छी तरह से कार्य करने वाली भाषाओं को सूट करता है, जो एक ऐसी भाषा भी है जहाँ आप बहुत जल्दी बड़े परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।
जेनेटिक एल्गोरिदम को भी नेस्टेड किया जा सकता है: एक जीए की लागत फ़ंक्शन जीए हो सकती है! ये एल्गोरिदम आधुनिक हार्डवेयर और बुनियादी ढांचे का लाभ उठाते हैं जो उन्हें एक बहुत बड़ी आबादी की गणना करने की अनुमति देते हैं ताकि - सरल म्यूटेशन / चयन संचालन के साथ भी - आप अभी भी अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकें।
यहां तक कि साधारण समस्याओं के लिए, जैसे कि एक लहर फ़ंक्शन का न्यूनतम पता लगाना, GA उतना बुरा नहीं है और एक स्वीकार्य समय में एक सभ्य परिशुद्धता प्राप्त कर सकते हैं।
तो हाँ, विश्लेषणात्मक समाधानों में त्वरित निष्पादन समय और सटीक हो सकता है, लेकिन उन्हें अधिक उत्पादन करने के लिए आवश्यक समय अक्सर लाभ की उम्मीद करता है! तो कब ? मेरे लिए लगभग हर बार, कम से कम मेटा-ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए।
