جینیاتی الگورتھم (GAs) قدرتی انتخاب اور جینیات کے اصولوں پر مبنی اصلاحی الگورتھم کی ایک قسم ہے۔ وہ آبادی میں موزوں ترین افراد کا انتخاب کرکے اور ان کی افزائش نسل کے ذریعے ارتقاء کے عمل کی نقل کرتے ہیں تاکہ بہتر فٹنس والے افراد کی نئی نسل تیار کی جا سکے۔ یہ عمل اس وقت تک جاری رہتا ہے جب تک کہ بہترین حل نہ مل جائے۔
اصلاح میں جینیاتی الگورتھم کا کردار عالمی زیادہ سے زیادہ یا کم سے کم کسی فنکشن کا پتہ لگانا ہے جو روایتی طریقوں سے حساب لگانا مشکل ہے، اگر ناممکن نہیں ہے۔ GAs کو کامیابی کے ساتھ اصلاحی مسائل کی ایک وسیع رینج پر لاگو کیا گیا ہے، جیسے شیڈولنگ، روٹ آپٹیمائزیشن، فنانشل پورٹ فولیو آپٹیمائزیشن، اور مشین لرننگ۔
GAs کے روایتی اصلاحی طریقوں پر کئی فوائد ہیں، بشمول غیر لکیری اور غیر محدب اصلاح کے مسائل کو سنبھالنے کی ان کی صلاحیت، متعدد حل تلاش کرنے کی ان کی صلاحیت (صرف عالمی بہترین نہیں)، اور شور اور غیر یقینی ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کی ان کی صلاحیت۔ مزید برآں، GAs انتہائی متوازی ہیں، جو انہیں اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ ماحول کے لیے موزوں بناتے ہیں۔
مجموعی طور پر، اصلاح میں جینیاتی الگورتھم کا کردار پیچیدہ اصلاحی مسائل کے لیے بہترین حل تلاش کرنے کے لیے ایک طاقتور اور لچکدار ٹول فراہم کرنا ہے۔
تاریخ اشاعت: