हेरिस्टिक्स और मेटाएरियोलिक्स के बीच क्या अंतर है?

Question

एल्गोरिदम के बारे में कुछ शोध के बाद मुझे दो शब्द मिले जो मुझे भ्रमित करते हैं। मैंने कम से कम 20 कागजात पढ़े हैं और फिर भी, इसके बारे में कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं है। मुझे आशा है कि कोई मुझे हेरिस्टिक और मेटाएरियसिक्स एल्गोरिदम के बीच अंतर बताने में मदद कर सकता है। और यदि संभव हो, तो इसका स्रोत जोड़ें।

ps: मुझे पहले से ही पता है कि शब्दों का अर्थ क्या है, लेकिन मुझे नहीं पता कि कंप्यूटर विज्ञान में उनके बीच क्या अंतर है।

धन्यवाद अग्रिम

Answer 1

में आप एक अनुमानित (नहीं अनुमान) एक समस्या का हल की तरह एक अनुमानी के बारे में सोच सकता है। अनुमानित और अनुमान के बीच का अंतर यह है कि पहली समस्या किसी समस्या के समाधान का अच्छा अनुमान लगाने के बारे में है, लेकिन आप वास्तव में नहीं जानते कि यह कितना अच्छा है। दूसरा समाधान प्राप्त करने के बारे में है जिसके लिए आप साबित कर सकते हैं कि यह इष्टतम समाधान के करीब कितना करीब है।

तो, हेरिस्टिक अक्सर समस्या-निर्भर होते हैं, यानी, आप किसी दिए गए समस्या के लिए एक ह्युरिस्टिक परिभाषित करते हैं। मेटा-हेरिस्टिक्स समस्या-स्वतंत्र तकनीकें हैं जिन्हें समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया जा सकता है। एक ह्युरिस्टिक, उदाहरण के लिए, क्विक्सोर्ट में पिवोटिंग के लिए एक यादृच्छिक तत्व चुनना है। एक मेटा-हेरिस्टिक उस समस्या के बारे में कुछ भी नहीं जानता जिसे इसे लागू किया जाएगा, यह कार्यों को काले बक्से के रूप में देख सकता है।

आप कह सकते हैं कि एक ह्यूरिस्टिक एक विशिष्ट समस्या के लिए 'पर्याप्त पर्याप्त' समाधान खोजने के लिए समस्या-निर्भर जानकारी का शोषण करता है, जबकि मेटा-हेरिस्टिक्स डिज़ाइन पैटर्न, सामान्य एल्गोरिदमिक विचारों की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया जा सकता है समस्या का।

Answer 2

आदेश एक उचित उद्धरण, ऐलेजैंड्रो जवाब के सापेक्ष देने के लिए:

«एक metaheuristic एक उच्च स्तरीय समस्या को स्वतंत्र एल्गोरिथम रूपरेखा है कि अनुमानी अनुकूलन एल्गोरिथम विकसित करने के लिए [दिशा-निर्देश या रणनीति का एक सेट प्रदान करता है ...] दिशा निर्देशों एक metaheuristic ढांचे में व्यक्त के अनुसार एक अनुमानी अनुकूलन एल्गोरिथ्म के एक समस्या को विशिष्ट कार्यान्वयन भी (http://scholarpedia.org/article/Metaheuristics पर Sörensen, ग्लोवर) एक metaheuristic »के रूप में जाना जाता है

पूरी तरह से पूरा होने के लिए। हमें सटीक, अनुमानित और हेरिस्टिक एल्गोरिदम के बीच अंतर करना चाहिए। एक सटीक एल्गोरिदम एक सटीक समाधान पाता है। एक अनुमानित एल्गोरिदम को एक स्वीकार्य समय के भीतर एक अनुमानित समाधान मिलना चाहिए, साथ ही अनुमानित इष्टतम समाधान के साथ अपनी विसंगति सीमा को इंगित करना चाहिए। एक हेरिस्टिक केवल एक स्वीकार्य समय के भीतर एक अच्छा पर्याप्त समाधान मिलता है।

वैसे, अलेजांद्रो क्विकॉर्ट का उदाहरण दो या तीन अलग-अलग कारणों से पूरी तरह से पर्याप्त नहीं दिखता है।

1. वास्तव में, हेरिस्टिक्स और मेटाएरियोलिक्स ऑप्टिमाइज़ेशन के क्षेत्र का हिस्सा हैं। समस्या से निपटने की कोशिश करने की समस्या इसलिए इष्टतम खोजना है, क्रमबद्ध नहीं।
2. हेरिस्टिक आमतौर पर उपयोग करते हैं जब आप जिस समस्या का सामना करना चाहते हैं वह बहुत ही जटिल है, कम्प्यूटेशनल अर्थ में - जो समस्या को हल करने का मामला नहीं है।
3. क्विकॉर्ट उदाहरण के माध्यम से क्या इंगित किया गया था, अगर मैं इसे अच्छी तरह समझता हूं, तो यादृच्छिक तत्व है। सिद्धांत रूप में, आप निर्धारक ह्युरिस्टिक्स प्राप्त कर सकते हैं - मुझे कभी निर्धारिती मेटाहिरिक्स का सामना नहीं हुआ, लेकिन शायद कोई इसे कोड कर सकता है। यह थोड़ा "शब्दों के साथ खेलना" हो सकता है, लेकिन यादृच्छिक तत्व अधिक सटीक रूप से (मेटा) हेरिस्टिक से "स्टोकास्टिक खोज" को दर्शाता है।

Answer 3

एक विस्तृत विवरण के लिए देखें:

Sörensen, K. (2015). Metaheuristics—the metaphor exposed. International Transactions in Operational Research, 22(1), 3-18.

एक metaheuristic एक उच्च स्तरीय समस्या को स्वतंत्र एल्गोरिथम रूपरेखा है कि दिशा-निर्देश या रणनीति का एक सेट प्रदान अनुमानी अनुकूलन विकसित करना है एल्गोरिदम। इस तरह के ढांचे (सोरेनसेन, 2015) में दिये गये दिशानिर्देशों के अनुसार इस शब्द का उपयोग एक ह्यूरिस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम की समस्या-विशिष्ट कार्यान्वयन के संदर्भ में भी किया जाता है।

हेरिस्टिक्स दिशानिर्देश हैं, मेटाएहर्स्टिक्स उन ढांचे का उपयोग करते हैं जो उन का उपयोग करते हैं।