বিবর্তনীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম পিএইচপি প্রোগ্রামিংয়ের একটি শক্তিশালী পদ্ধতি, যা বিবর্তনের প্রাকৃতিক প্রক্রিয়া দ্বারা অনুপ্রাণিত। এটি একটি অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতি যা প্রজনন প্রক্রিয়া এবং প্রাকৃতিক নির্বাচনের উপর ভিত্তি করে একটি অনুসন্ধানের স্থানের মধ্যে সেরা সমাধানগুলি খুঁজে পায়৷
কিভাবে বিবর্তনীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম কাজ করে
বিবর্তনীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম সম্ভাব্য সমাধানের প্রতিনিধিত্বকারী প্রাথমিক "ব্যক্তিদের" একটি সেট তৈরি করে শুরু হয়। এটি তখন নতুন প্রজন্মের ব্যক্তি তৈরি করতে ক্রসওভার এবং মিউটেশনের মতো অপারেটর ব্যবহার করে। সমাধানের গুণমান নির্ধারণের জন্য একটি মূল্যায়ন ফাংশন ব্যবহার করে প্রতিটি প্রজন্মের ব্যক্তিদের ফিটনেস মূল্যায়ন করা হয়।
বিবর্তনীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের সুবিধা এবং অসুবিধা
সুবিধাদি:
- প্রাকৃতিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি: এই অ্যালগরিদম সেরা সমাধান খোঁজার জন্য প্রাকৃতিক বিবর্তন থেকে অনুপ্রেরণা জোগায়।
- অন্বেষণ এবং অপ্টিমাইজেশনের মিশ্রণ: বিবর্তনীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম নতুন সমাধানগুলি অন্বেষণ করার এবং বিদ্যমানগুলিকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষমতাকে একত্রিত করে৷
অসুবিধা:
- পরামিতি বিবেচনার প্রয়োজন: কার্যকরী কার্যকারিতার জন্য, অ্যালগরিদম সতর্কতামূলক টিউনিং এবং ক্রসওভার এবং মিউটেশন হারের মতো পরামিতি নির্বাচনের দাবি করে।
উদাহরণ এবং ব্যাখ্যা
পিএইচপি ব্যবহার করে একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারের মধ্যে একটি সাবয়ারের সর্বাধিক সংলগ্ন যোগফল খুঁজে পেতে বিবর্তনীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম ব্যবহার করার একটি উদাহরণ বিবেচনা করুন।
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";
এই উদাহরণে, আমরা একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারের মধ্যে একটি সাবয়ারের সর্বাধিক সংলগ্ন যোগফল খুঁজে পেতে বিবর্তনীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম ব্যবহার করি। প্রারম্ভিক জনসংখ্যার প্রতিটি ব্যক্তি অ্যারের একটি সাবয়ারের প্রতিনিধিত্ব করে। প্রজন্মের বিবর্তনের মাধ্যমে, আমরা জনসংখ্যার নতুন প্রজন্ম তৈরি করতে ক্রসওভার এবং মিউটেশনের মতো অপারেশন ব্যবহার করি। ফলাফল হল অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে পাওয়া সর্বাধিক সংলগ্ন যোগফল।
যদিও এই উদাহরণটি দেখায় যে কীভাবে বিবর্তনীয় অনুসন্ধান অ্যালগরিদম একটি অ্যারের মধ্যে একটি সাবয়ারে অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, এটি পিএইচপি-তে অন্যান্য অপ্টিমাইজেশন সমস্যার ক্ষেত্রেও প্রয়োগ করা যেতে পারে।