close

(Evolutionary Search) PHP ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ

ਈਵੇਲੂਸ਼ਨਰੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ PHP ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਸਪੇਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਪ੍ਰਜਨਨ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਚੋਣ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।

ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ "ਵਿਅਕਤੀਆਂ" ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਾਸਓਵਰ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਰਗੇ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੱਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹਰੇਕ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ

ਲਾਭ:

  • ਕੁਦਰਤੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪਹੁੰਚ: ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
  • ਖੋਜ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ: ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਵੇਂ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਨੁਕਸਾਨ:

  • ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਿਚਾਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਰਾਸਓਵਰ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰਾਂ।

ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ

PHP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਐਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸਬੈਰੇ ਦੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਯੁਕਤ ਜੋੜ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਈਵੇਲੂਸ਼ਨਰੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। 

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";

ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਐਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸਬੈਰੇ ਦੇ ਅਧਿਕਤਮ ਸੰਯੁਕਤ ਜੋੜ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਈਵੇਲੂਸ਼ਨਰੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਐਰੇ ਦੇ ਇੱਕ ਸਬਰੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ, ਅਸੀਂ ਆਬਾਦੀ ਦੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਾਸਓਵਰ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਨਤੀਜਾ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਅਧਿਕਤਮ ਅਨੁਰੂਪ ਜੋੜ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਉਦਾਹਰਨ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਈਵੇਲੂਸ਼ਨਰੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸਬਰੇ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ PHP ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।