Algoritma Panelusuran Evolusi (Evolutionary Search) ing PHP: Dijelasake kanthi Conto

Algoritma Panelusuran Evolusi minangka cara sing kuat ing pemrograman PHP, sing diilhami dening proses evolusi alami. Iki minangka pendekatan optimasi adhedhasar mekanisme reproduksi lan seleksi alam kanggo nemokake solusi sing paling apik ing ruang telusuran.

Cara Kerja Algoritma Panelusuran Evolusi

Algoritma Panelusuran Evolusi diwiwiti kanthi ngasilake sakumpulan "individu" awal, sing nuduhake solusi potensial. Banjur nggunakake operator kaya crossover lan mutasi kanggo nggawe generasi anyar individu. Kebugaran individu ing saben generasi dievaluasi nggunakake fungsi penilaian kanggo nemtokake kualitas solusi.

Kaluwihan lan Kaluwihan saka Algoritma Panelusuran Evolusi

Kaluwihan:

• Pendekatan Optimasi Alam: Algoritma iki narik inspirasi saka evolusi alam kanggo nggoleki solusi sing paling apik.
• Campuran Eksplorasi lan Optimasi: Algoritma Panelusuran Evolusi nggabungake kemampuan kanggo njelajah solusi anyar lan ngoptimalake sing wis ana.

Kekurangan:

• Pertimbangan Parameter Dibutuhake: Kanggo fungsi sing efektif, algoritma mbutuhake tuning sing ati-ati lan milih paramèter kayata tingkat silang lan mutasi.

Tuladha lan Panjelasan

Coba conto nggunakake Algoritma Panelusuran Evolusi kanggo nemokake jumlah paling cedhak saka subarray ing array integer nggunakake 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";  

Ing conto iki, kita nggunakake Algoritma Panelusuran Evolusi kanggo nemokake jumlah contiguous maksimum saka subarray ing array integer. Saben individu ing populasi wiwitan nggambarake sub-baris saka array. Liwat generasi evolusi, kita nggunakake operasi kaya crossover lan mutasi kanggo nggawe generasi anyar populasi. Asil punika jumlah contiguous maksimum ketemu liwat proses optimasi.

Nalika conto iki nduduhake carane Algoritma Panelusuran Evolusi bisa digunakake kanggo ngoptimalake subarray ing array, bisa uga ditrapake kanggo masalah optimasi liyane ing PHP.