ఎవల్యూషనరీ సెర్చ్ అల్గోరిథం అనేది PHP ప్రోగ్రామింగ్‌లో ఒక శక్తివంతమైన పద్ధతి, ఇది సహజ పరిణామ ప్రక్రియ ద్వారా ప్రేరణ పొందింది. ఇది శోధన స్థలంలో ఉత్తమ పరిష్కారాలను కనుగొనడానికి పునరుత్పత్తి విధానాలు మరియు సహజ ఎంపికపై ఆధారపడిన ఆప్టిమైజేషన్ విధానం.
ఎవల్యూషనరీ సెర్చ్ అల్గోరిథం ఎలా పనిచేస్తుంది
ఎవల్యూషనరీ సెర్చ్ అల్గారిథమ్ సంభావ్య పరిష్కారాలను సూచించే ప్రారంభ "వ్యక్తుల" సమితిని రూపొందించడం ద్వారా ప్రారంభమవుతుంది. ఇది కొత్త తరాల వ్యక్తులను సృష్టించడానికి క్రాస్ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ వంటి ఆపరేటర్లను ఉపయోగిస్తుంది. పరిష్కారం యొక్క నాణ్యతను నిర్ణయించడానికి అసెస్‌మెంట్ ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించి ప్రతి తరంలోని వ్యక్తుల ఫిట్‌నెస్ మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది.
ఎవల్యూషనరీ సెర్చ్ అల్గోరిథం యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు
ప్రయోజనాలు:
- సహజ ఆప్టిమైజేషన్ అప్రోచ్: ఈ అల్గారిథమ్ ఉత్తమ పరిష్కారాలను వెతకడానికి సహజ పరిణామం నుండి ప్రేరణ పొందుతుంది.
- అన్వేషణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క సమ్మేళనం: ఎవల్యూషనరీ సెర్చ్ అల్గోరిథం కొత్త పరిష్కారాలను అన్వేషించే మరియు ఇప్పటికే ఉన్న వాటిని ఆప్టిమైజ్ చేసే సామర్థ్యాన్ని మిళితం చేస్తుంది.
ప్రతికూలతలు:
- పారామీటర్ పరిశీలన అవసరం: సమర్థవంతమైన పనితీరు కోసం, అల్గోరిథం జాగ్రత్తగా ట్యూనింగ్ మరియు క్రాస్ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ రేట్లు వంటి పారామితుల ఎంపికను కోరుతుంది.
ఉదాహరణ మరియు వివరణ
PHPని ఉపయోగించి పూర్ణాంక శ్రేణిలో సబ్‌రే యొక్క గరిష్ట అనుబంధ మొత్తాన్ని కనుగొనడానికి ఎవల్యూషనరీ సెర్చ్ అల్గారిథమ్‌ని ఉపయోగించే ఉదాహరణను పరిగణించండి.
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";
ఈ ఉదాహరణలో, పూర్ణాంకాల శ్రేణిలో సబ్‌అరే యొక్క గరిష్ట అనుబంధ మొత్తాన్ని కనుగొనడానికి మేము ఎవల్యూషనరీ శోధన అల్గారిథమ్‌ని ఉపయోగిస్తాము. ప్రారంభ జనాభాలోని ప్రతి వ్యక్తి శ్రేణి యొక్క సబ్‌రేను సూచిస్తారు. తరాల పరిణామం ద్వారా, కొత్త తరాల జనాభాను సృష్టించడానికి మేము క్రాస్ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ వంటి కార్యకలాపాలను ఉపయోగిస్తాము. ఫలితం ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ ద్వారా కనుగొనబడిన గరిష్ట పరస్పర మొత్తం.
ఈ ఉదాహరణ ఎవల్యూషనరీ సెర్చ్ అల్గారిథమ్‌ను శ్రేణిలోని సబ్‌అరేని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఎలా ఉపయోగించవచ్చో ప్రదర్శిస్తున్నప్పటికీ, ఇది PHPలోని ఇతర ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలకు కూడా వర్తించవచ్చు.