Algoritma Carian Evolusi (Evolutionary Search) dalam PHP: Diterangkan dengan Contoh

Algoritma Carian Evolusi ialah kaedah yang berkuasa dalam pengaturcaraan PHP, diilhamkan oleh proses evolusi semula jadi. Ia adalah pendekatan pengoptimuman berdasarkan mekanisme pembiakan dan pemilihan semula jadi untuk mencari penyelesaian terbaik dalam ruang carian.

Cara Algoritma Carian Evolusi Berfungsi

Algoritma Carian Evolusi bermula dengan menjana satu set "individu" awal yang mewakili penyelesaian yang berpotensi. Ia kemudian menggunakan pengendali seperti crossover dan mutasi untuk mencipta generasi baharu individu. Kecergasan individu dalam setiap generasi dinilai menggunakan fungsi penilaian untuk menentukan kualiti penyelesaian.

Kelebihan dan Kelemahan Algoritma Carian Evolusi

Kelebihan:

• Pendekatan Pengoptimuman Semulajadi: Algoritma ini mendapat inspirasi daripada evolusi semula jadi untuk mencari penyelesaian terbaik.
• Gabungan Penerokaan dan Pengoptimuman: Algoritma Carian Evolusi menggabungkan keupayaan untuk meneroka penyelesaian baharu dan mengoptimumkan penyelesaian sedia ada.

Kelemahan:

• Pertimbangan Parameter Diperlukan: Untuk berfungsi dengan berkesan, algoritma memerlukan penalaan teliti dan pemilihan parameter seperti kadar silang dan mutasi.

Contoh dan Penerangan

Pertimbangkan contoh menggunakan Algoritma Carian Evolusi untuk mencari jumlah bersebelahan maksimum subarray dalam tatasusunan integer menggunakan 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";  

Dalam contoh ini, kami menggunakan Algoritma Carian Evolusi untuk mencari jumlah maksimum bersebelahan bagi subarray dalam tatasusunan integer. Setiap individu dalam populasi awal mewakili subarray tatasusunan. Melalui generasi evolusi, kami menggunakan operasi seperti pindah silang dan mutasi untuk mencipta generasi baharu populasi. Hasilnya ialah jumlah maksimum bersebelahan yang ditemui melalui proses pengoptimuman.

Walaupun contoh ini menunjukkan cara Algoritma Carian Evolusi boleh digunakan untuk mengoptimumkan subarray dalam tatasusunan, ia juga boleh digunakan pada masalah pengoptimuman lain dalam PHP.