سروگیٹ ماڈلز، جنہیں میٹا ماڈل یا رسپانس سرفیس ماڈل بھی کہا جاتا ہے، وہ سادہ ماڈل ہیں جو پیچیدہ اور کمپیوٹیشنل طور پر مہنگے سمیلیشنز کے رویے کا تخمینہ لگاتے ہیں۔ ان کا وسیع پیمانے پر اصلاح میں استعمال کیا جاتا ہے تاکہ مقصدی فنکشن اور رکاوٹوں کا جائزہ لینے کی کمپیوٹیشنل لاگت کو کم کیا جا سکے، جس سے اصلاح کے الگورتھم زیادہ موثر اور عملی ہوتے ہیں۔
اصلاح میں سروگیٹ ماڈلز کا کردار اصل ماڈل کے بہت کم نقوش یا تشخیصات کا استعمال کرتے ہوئے معروضی فنکشن اور رکاوٹوں کا ایک درست اور قابل اعتماد تخمینہ بنانا ہے۔ ایک بار سروگیٹ ماڈل بن جانے کے بعد، اصلاحی الگورتھم اصل ماڈل کی بجائے سروگیٹ ماڈل کا بار بار جائزہ لے کر بہترین حل تلاش کر سکتے ہیں۔ یہ زیادہ سے زیادہ حل تلاش کرنے کے لیے درکار کمپیوٹیشنل لاگت اور وقت کو کم کرتا ہے۔
سروگیٹ ماڈل خاص طور پر ایسے معاملات میں کارآمد ہوتے ہیں جہاں حقیقی ماڈل کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا ہو یا اس کا اندازہ لگانا مشکل ہو، جیسا کہ انجینئرنگ ڈیزائن اور تجزیہ، مالیاتی ماڈلنگ، اور ماحولیاتی نقالی میں۔ سروگیٹ ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے، آپٹیمائزیشن الگورتھم تیزی سے ڈیزائن کی جگہ تلاش کر سکتے ہیں، امید افزا علاقوں کی نشاندہی کر سکتے ہیں، اور حل کو بہتر کر سکتے ہیں جب تک کہ درستگی کی مطلوبہ سطح حاصل نہ ہو جائے۔
مجموعی طور پر، سروگیٹ ماڈل کمپیوٹیشنل لاگت کو کم کرکے، حل کے عمل کو تیز کرکے، اصلاح کے نتائج کی درستگی اور وشوسنییتا کو بہتر بنا کر، اور پیچیدہ اور مہنگے ماڈلز کو سنبھالنے کے لیے اصلاحی الگورتھم کو فعال کرکے اصلاح میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔
تاریخ اشاعت: