Iterated local search
ইটারেটেড লোকাল সার্চ (আই. এল. এস) প্রয়োগকৃত গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শব্দ যা বিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধানের জন্য স্থানীয় অনুসন্ধান বা পাহাড়ে আরোহণের পদ্ধতির একটি পরিবর্তনকে সংজ্ঞায়িত করে। স্থানীয় অনুসন্ধান পদ্ধতিগুলি স্থানীয় ন্যূনতমের মধ্যে আটকে যেতে পারে, যেখানে কোনও উন্নত প্রতিবেশী পাওয়া যায় না। একটি সহজ পরিবর্তন স্থানীয় অনুসন্ধান রুটিনে কলগুলি পুনরাবৃত্তি করে, প্রতিবার একটি ভিন্ন প্রাথমিক কনফিগারেশন থেকে শুরু করে। একে বলা হয় পুনরাবৃত্ত স্থানীয় অনুসন্ধান, এবং বোঝায় যে পূর্ববর্তী স্থানীয় অনুসন্ধান পর্যায়ে প্রাপ্ত জ্ঞান ব্যবহার করা হয় না। শিক্ষা বোঝায় যে পূর্ববর্তী ইতিহাস, উদাহরণস্বরূপ, পূর্বে পাওয়া স্থানীয় মিনিমা সম্পর্কে স্মৃতি, স্থানীয় অনুসন্ধানের জন্য আরও ভাল এবং আরও ভাল সূচনা পয়েন্ট তৈরি করার জন্য খনন করা হয়। অন্তর্নিহিত ধারণাটি হল স্থানীয় মিনিমার একটি গুচ্ছবদ্ধ বিতরণঃ কোনও ফাংশনকে ন্যূনতম করার সময়, একটি এলোমেলো বিন্দু থেকে শুরু করার তুলনায় কম মান সহ স্থানীয় ন্যূনতম থেকে শুরু করার সময় ভাল স্থানীয় মিনিমা নির্ধারণ করা সহজ। একমাত্র সতর্কতা হল একটি প্রদত্ত আকর্ষণ অববাহিকায় কারাবাস এড়ানো, যাতে একটি স্থানীয় মিনিমাইজারকে পরবর্তী দৌড়ের সূচনা বিন্দুতে রূপান্তরিত করার জন্য লাথি যথাযথভাবে শক্তিশালী হতে হবে, তবে মেমরি-কম র্যান্ডম পুনঃসূচিতে ফিরে যাওয়া এড়াতে খুব শক্তিশালী নয়। পুনরাবৃত্ত স্থানীয় অনুসন্ধান স্থানীয়ভাবে সর্বোত্তম সমাধানগুলির একটি ক্রম তৈরির উপর ভিত্তি করেঃ বর্তমান স্থানীয় ন্যূনতমকে বিভ্রান্ত করা; পরিবর্তিত সমাধান থেকে শুরু করার পরে স্থানীয় অনুসন্ধান প্রয়োগ করা। একটি ভিন্ন স্থানীয় সর্বোত্তম দিকে নিয়ে যাওয়ার জন্য একটি ভিন্ন আকর্ষণ অববাহিকায় গতিপথকে নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য বিশৃঙ্খলার শক্তি যথেষ্ট হতে হবে। আই. এল. এস-এর জন্য বিশৃঙ্খলা অ্যালগরিদম খুঁজে বের করা সহজ কাজ নয়। মূল লক্ষ্য হল একই স্থানীয় সর্বনিম্ন পর্যায়ে আটকে না যাওয়া এবং এই সম্পত্তিটি নিশ্চিত করার জন্য, পূর্বাবস্থায় ফিরিয়ে আনা নিষিদ্ধ। তা সত্ত্বেও, একটি ভাল বিন্যাসকে অনেকগুলি মান বিবেচনা করতে হয়, কারণ দুটি ধরনের খারাপ বিন্যাস রয়েছেঃ খুব দুর্বলঃ একই স্থানীয় ন্যূনতম খুব শক্তিশালীতে ফিরে আসাঃ এলোমেলোভাবে পুনরায় চালু করুন বেঞ্চমার্ক বিশৃঙ্খলা প্রক্রিয়াটি বিশৃঙ্খলার জন্য বেশ কয়েকটি মান নির্ধারণ করে যাতে এই মানগুলি উদাহরণস্বরূপ তাৎপর্যপূর্ণ হয়ঃ গড় সম্ভাবনায় এবং বিরল নয়। এর পরে, রানটাইমে পাস হওয়া দৃষ্টান্তগুলির উপর একটি গড় ধারণা পেতে বেঞ্চমার্ক প্লটটি পরীক্ষা করা সম্ভব হবে। যেহেতু কোনও অগ্রাধিকার ফাংশন নেই যা বলে যে প্রদত্ত বিশৃঙ্খলার জন্য কোনটি সবচেয়ে উপযুক্ত মান, তাই সর্বোত্তম মানদণ্ড হল এটিকে অভিযোজিত করা। উদাহরণস্বরূপ, বাটিতি এবং প্রোটাসি ম্যাক্স-স্যাটের জন্য একটি প্রতিক্রিয়াশীল অনুসন্ধান অ্যালগরিদম প্রস্তাব করেছিলেন যা আইএলএস কাঠামোর সাথে পুরোপুরি খাপ খায়। তারা একটি "নির্দেশিত" বিশৃঙ্খলা পরিকল্পনা সম্পাদন করে যা একটি তাবু অনুসন্ধান অ্যালগরিদম দ্বারা বাস্তবায়িত হয় এবং প্রতিটি বিশৃঙ্খলার পরে তারা একটি আদর্শ স্থানীয় বংশোদ্ভূত অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে। বিশৃঙ্খলার সঙ্গে খাপ খাইয়ে নেওয়ার আরেকটি উপায় হল অনুসন্ধানের সময় তার শক্তিকে নির্ধারণমূলকভাবে পরিবর্তন করা। বিশৃঙ্খলাকে অনুকূল করা আরেকটি পদ্ধতি হল সমস্যাটির একটি উপ-অংশকে অনুকূল করা এবং অব্যবহৃত বৈশিষ্ট্যটিকে সক্রিয় রাখা। যদি এই পদ্ধতিটি সম্ভব হয়, তবে বিশৃঙ্খলার পরে উত্পন্ন সমস্ত সমাধান খুব ভাল হতে পারে। উপরন্তু নতুন অংশগুলিও অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। অ্যাপ্লিকেশন পদ্ধতিটি জব শপ সময়সূচী সমস্যা, ফ্লো-শপ সমস্যা, যানবাহন রুটিং সমস্যা এবং অন্যান্য অনেকগুলি সহ বেশ কয়েকটি সমন্বিত অপ্টিমাইজেশান সমস্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়েছে। রেফারেন্স অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম এবং পদ্ধতি