تعد خوارزمية البحث التطوري طريقة قوية في برمجة PHP، مستوحاة من عملية التطور الطبيعية. إنه نهج تحسين يعتمد على آليات التكاثر والانتقاء الطبيعي للعثور على أفضل الحلول ضمن مساحة البحث.
كيف تعمل خوارزمية البحث التطورية
تبدأ خوارزمية البحث التطوري بتوليد مجموعة من "الأفراد" الأوليين الذين يمثلون الحلول المحتملة. ثم يستخدم عوامل مثل التقاطع والطفرة لإنشاء أجيال جديدة من الأفراد. يتم تقييم مدى ملاءمة الأفراد في كل جيل باستخدام وظيفة التقييم لتحديد جودة الحل.
مزايا وعيوب خوارزمية البحث التطوري
مزايا:
- نهج التحسين الطبيعي: تستمد هذه الخوارزمية الإلهام من التطور الطبيعي للبحث عن أفضل الحلول.
- مزيج من الاستكشاف والتحسين: تجمع خوارزمية البحث التطوري بين القدرة على استكشاف حلول جديدة وتحسين الحلول الحالية.
سلبيات:
- مطلوب مراعاة المعلمات: لتحقيق الأداء الفعال، تتطلب الخوارزمية ضبطًا دقيقًا واختيار المعلمات مثل معدلات التقاطع والطفرات.
المثال والشرح
فكر في مثال لاستخدام خوارزمية البحث التطوري للعثور على الحد الأقصى للمجموع المجاور لمصفوفة فرعية داخل مصفوفة أعداد صحيحة باستخدام PHP.
function evolutionarySearch($array, $numGenerations) {
$populationSize = count($array);
$population = $array;
for($generation = 0; $generation < $numGenerations; $generation++) {
$population = evolvePopulation($population);
}
return max($population);
}
function evolvePopulation($population) {
// Crossover and mutation operations here
// Return a new population
}
$array = array(1, -2, 3, 4, -5, 6);
$numGenerations = 50;
$maxSum = evolutionarySearch($array, $numGenerations);
echo "Maximum contiguous sum found: $maxSum";
في هذا المثال، نستخدم خوارزمية البحث التطوري للعثور على الحد الأقصى للمجموع المجاور لمصفوفة فرعية داخل مصفوفة أعداد صحيحة. يمثل كل فرد في المجموعة الأولية مجموعة فرعية من المصفوفة. من خلال أجيال التطور، نستخدم عمليات مثل التقاطع والطفرة لإنشاء أجيال جديدة من السكان. والنتيجة هي الحد الأقصى للمجموع المتجاور الذي تم العثور عليه من خلال عملية التحسين.
بينما يوضح هذا المثال كيف يمكن استخدام خوارزمية البحث التطوري لتحسين مصفوفة فرعية داخل مصفوفة، فإنه يمكن أيضًا تطبيقها على مشكلات التحسين الأخرى في PHP.