فوائد
1. مسئلہ کی وسیع جگہ کی تلاش کی اجازت دیتا ہے: نقلی اینیلنگ مسئلے کی ایک وسیع جگہ کو تلاش کر سکتی ہے اور مسئلے کی پیچیدگی سے قطع نظر بہترین حل تلاش کر سکتی ہے۔
2. مقامی آپٹیما میں پھنسنے سے بچتا ہے: مصنوعی اینیلنگ الگورتھم مقامی آپٹیما میں پھنسنے سے گریز کرتا ہے اور ان میں سے چھلانگ لگاتا ہے۔ یہ الگورتھم کو مقامی حل کے بجائے عالمی سطح پر بہترین حل تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
3. وقت کی بچت: نقلی اینیلنگ اکثر حل پر تیزی سے تبدیل ہو کر وقت کی بچت کر سکتی ہے، خاص طور پر ایسے مسائل میں جن کے لیے بہت زیادہ حساب کی ضرورت ہوتی ہے۔
4. سخت تقاضوں کی ضرورت نہیں ہے: نقلی اینیلنگ ایک سخت ریاضیاتی الگورتھم نہیں ہے اور یہ لچکدار ہے کیونکہ اسے مخصوص مسائل کے مطابق کرنے کے لیے تبدیل کیا جا سکتا ہے۔
نقصانات
1. پیچیدگی: نقلی اینیلنگ سمجھنے اور لاگو کرنے کے لیے ایک مشکل الگورتھم ہے، جس کے لیے ریاضی اور کمپیوٹیشنل سائنسز کی جدید سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے۔
2. سست کنورجنسنس: الگورتھم کسی حل میں بہت آہستہ سے تبدیل ہو سکتا ہے یا سب سے بہترین حل میں بدل سکتا ہے۔ لہٰذا، متضاد حل تلاش کرنے کے لیے اہم وقت کی سرمایہ کاری درکار ہو سکتی ہے۔
3. بہت سی تکرار اور تکرار: نقلی اینیلنگ کے لیے متعدد تکرار اور تکرار کی ضرورت پڑ سکتی ہے، جو کہ حسابی طور پر مہنگی ہو سکتی ہے۔
4. ابتدائی حالات کے لیے حساس: الگورتھم ابتدائی حالات یا نقطہ آغاز کے لیے حساس ہے، جو الگورتھم کے نتائج کو نمایاں طور پر متاثر کر سکتا ہے۔
تاریخ اشاعت: