निर्णय समस्याएं विकासवादी एल्गोरिदम में उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं हैं क्योंकि एक साधारण दाएं/गलत फिटनेस उपाय को अनुकूलित/विकसित नहीं किया जा सकता है। तो, निर्णय समस्याओं को अनुकूलन समस्याओं में बदलने के लिए कुछ विधियां/तकनीक क्या हैं?निर्णय समस्याओं को अनुकूलन समस्याओं में परिवर्तित करना? (विकासवादी एल्गोरिदम)
उदाहरण के लिए, मैं वर्तमान में ऐसी समस्या पर काम कर रहा हूं जहां एक व्यक्ति की फिटनेस उत्पादन के उत्पादन पर बहुत अधिक निर्भर करती है। जीन के क्रम के आधार पर, एक व्यक्ति या तो कोई आउटपुट या सही आउटपुट नहीं बनाता - कोई "बीच में" (और इसलिए, चढ़ाई करने के लिए कोई पहाड़ी नहीं)। किसी व्यक्ति के जीन ऑर्डरिंग में एक छोटा सा परिवर्तन किसी व्यक्ति की फिटनेस पर एक कठोर प्रभाव डाल सकता है, इसलिए एक विकासवादी एल्गोरिदम का उपयोग करना अनिवार्य रूप से यादृच्छिक खोज के लिए होता है।
कुछ साहित्य संदर्भ अच्छे होंगे यदि आप किसी के बारे में जानते हैं।
क्या सभी सही आउटपुट समान रूप से सही हैं? क्या कोई आउटपुट समान आउटपुट के करीब होने की संभावना नहीं है? –
आपके पहले प्रश्न के लिए, हाँ। आपके दूसरे प्रश्न के लिए, कुछ अनुवांशिक संरचना के संदर्भ में एक आदर्श समाधान के करीब हो सकते हैं, लेकिन एक फिटनेस परिप्रेक्ष्य से, क्योंकि वे कोई आउटपुट नहीं बनाते हैं, उनके पास वही खराब फिटनेस होती है जो निकट नहीं हो सकती हैं। –
आपने अपने स्वयं के प्रश्न का उत्तर दिया है: यदि चढ़ाई करने के लिए कोई पहाड़ी नहीं है, पहाड़ी चढ़ाई अनुकूलन के किसी भी रूप में किसी भी कर्षण को प्राप्त नहीं किया जा सकता है। वृद्धिशीलता और आंशिक समाधान के बारे में सामान्य हाथ से चलने के अलावा, यह कल्पना करना मुश्किल है कि एक सामान्य समाधान संभव है। –