Estimation of distribution algorithm
ડિસ્ટ્રિબ્યુશન અલ્ગોરિધમ્સ (ઇડીએ) નો અંદાજ, જેને કેટલીકવાર પ્રોબેબિલિસ્ટિક મોડેલ-બિલ્ડિંગ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ (પીએમબીજીએ) કહેવામાં આવે છે, તે સ્ટોકેસ્ટિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિઓ છે જે આશાસ્પદ ઉમેદવાર ઉકેલોના સ્પષ્ટ પ્રોબેબિલિસ્ટિક મોડેલ્સ બનાવીને અને નમૂના લઈને મહત્તમ માટે શોધને માર્ગદર્શન આપે છે. ઓપ્ટિમાઇઝેશનને સંભવિત મોડેલના વૃદ્ધિશીલ સુધારાઓની શ્રેણી તરીકે જોવામાં આવે છે, જે સ્વીકાર્ય ઉકેલો કરતાં પહેલાં બિન-માહિતીપ્રદ એન્કોડિંગ મોડેલથી શરૂ થાય છે અને તે મોડેલ સાથે સમાપ્ત થાય છે જે ફક્ત વૈશ્વિક ઓપ્ટિમા પેદા કરે છે. ઇડીએ (EDA) ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સના વર્ગને અનુસરે છે. ઇડીએ અને મોટાભાગના પરંપરાગત ઉત્ક્રાંતિના અલ્ગોરિધમ્સ વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત એ છે કે ઉત્ક્રાંતિના અલ્ગોરિધમ્સ એક અથવા વધુ ભિન્નતા સંચાલકો દ્વારા વ્યાખ્યાયિત ગર્ભિત વિતરણનો ઉપયોગ કરીને નવા ઉમેદવાર ઉકેલો ઉત્પન્ન કરે છે, જ્યારે ઇડીએ બાયેસિયન નેટવર્ક દ્વારા એન્કોડેડ સ્પષ્ટ સંભાવના વિતરણનો ઉપયોગ કરે છે, જે મલ્ટિવેરિયેટ સામાન્ય વિતરણ અથવા અન્ય મોડેલ વર્ગ છે. તેવી જ રીતે અન્ય ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સની જેમ, ઇડીએનો ઉપયોગ વેક્ટરથી લઈને એલઆઇએસપી શૈલી એસ અભિવ્યક્તિઓ સુધીની સંખ્યાબંધ રજૂઆતો પર વ્યાખ્યાયિત ઓપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટે થઈ શકે છે, અને ઉમેદવાર ઉકેલોની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન ઘણીવાર એક અથવા વધુ ઉદ્દેશ્ય કાર્યોનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. EDA ની સામાન્ય પ્રક્રિયા નીચે દર્શાવેલ છેઃ t: = 0 સ્વીકાર્ય ઉકેલો પર સમાન વિતરણનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે મોડેલ M (0) ને પ્રારંભ કરો જ્યારે (સમાપ્તિ માપદંડ પૂરા ન થાય) P: = નમૂના લઈને N> 0 ઉમેદવાર ઉકેલો જનરેટ કરો M (t) F: = P M (t + 1) માં તમામ ઉમેદવાર ઉકેલોનું મૂલ્યાંકન કરો = એડજસ્ટ _ મોડેલ (P, F, M (t) t: = t + 1 ઓપ્ટિમાઇઝેશનમાં સ્પષ્ટ સંભવિત મોડેલોનો ઉપયોગ EDAs ને ઓપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાઓને સંભવિત રીતે હલ કરવાની મંજૂરી આપે છે જે મોટાભાગના પરંપરાગત ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સ અને પરંપરાગત ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો માટે કુખ્યાત રીતે મુશ્કેલ હતી, જેમ કે ઉચ્ચ સ્તરના એપિસ્ટેસિસ સાથેની સમસ્યાઓ. તેમ છતાં, ઇડીએનો ફાયદો એ પણ છે કે આ અલ્ગોરિધમ્સ સંભવિત મોડેલોની શ્રેણી સાથે ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રેક્ટિશનરને પ્રદાન કરે છે જે સમસ્યાનું સમાધાન કરવામાં આવી રહ્યું છે તે વિશે ઘણી માહિતી દર્શાવે છે. આ માહિતીનો ઉપયોગ સ્થાનિક શોધ માટે સમસ્યા-વિશિષ્ટ પડોશી ઓપરેટરોને ડિઝાઇન કરવા, સમાન સમસ્યા પર ઇડીએના ભાવિ રનને પૂર્વગ્રહ કરવા અથવા સમસ્યાનું કાર્યક્ષમ કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ બનાવવા માટે થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો વસ્તીને લંબાઈ 4 ની બીટ સ્ટ્રિંગ્સ દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે, તો EDA ચાર સંભાવનાઓ (p1, p2, p3, p4) ના એક વેક્ટરનો ઉપયોગ કરીને આશાસ્પદ ઉકેલની વસ્તીને રજૂ કરી શકે છે, જ્યાં p નો દરેક ઘટક તે સ્થિતિની સંભાવના 1 હોવાની વ્યાખ્યાયિત કરે છે. આ સંભાવના વેક્ટરનો ઉપયોગ કરીને ઉમેદવાર ઉકેલોની મનસ્વી સંખ્યા બનાવવી શક્ય છે. વિતરણ અલ્ગોરિધમ્સનો અંદાજ (ઇડીએ) આ વિભાગ જટિલતાના વિવિધ સ્તરોના કેટલાક જાણીતા ઇડીએ દ્વારા બનાવવામાં આવેલા મોડેલોનું વર્ણન કરે છે. તે હંમેશા પેઢીની વસ્તી, પસંદગી સંચાલક, મોડેલ-નિર્માણ સંચાલક અને નમૂના સંચાલક માનવામાં આવે છે. અવિભાજ્ય પરિબળીકરણ સૌથી સરળ ઇડીએ ધારે છે કે નિર્ણય ચલ સ્વતંત્ર છે, એટલે કે. . તેથી, એકરૂપ ઇડીએ (EDA) માત્ર એકરૂપ આંકડાશાસ્ત્ર પર આધાર રાખે છે અને બહુપરિવર્તન વિતરણોને એકરૂપ સંભાવના વિતરણના ઉત્પાદન તરીકે પરિબળીકૃત કરવું આવશ્યક છે, આવા પરિબળીકરણનો ઉપયોગ ઘણા જુદા જુદા ઇડીએ (EDA) માં થાય છે, આગળ આપણે તેમાંના કેટલાકનું વર્ણન કરીએ છીએ. યુનિવેરિયેટ માર્જિનલ ડિસ્ટ્રિબ્યુશન અલ્ગોરિધમ (યુએમડીએ) યુએમડીએ એ એક સરળ ઇડીએ છે જે પસંદ કરેલી વસ્તીમાંથી સીમાંત સંભાવનાઓનો અંદાજ કાઢવા માટે ઓપરેટરનો ઉપયોગ કરે છે. સમાવિષ્ટ ઘટકો ધારણ કરીને, સંભાવનાઓ પેદા કરે છેઃ યુ. એમ. ડી. એ. ના દરેક પગલાને નીચે મુજબ વર્ણવી શકાય છે-વસ્તી આધારિત વૃદ્ધિશીલ શિક્ષણ (પી. બી. આઈ. એલ.) પી. બી. આઈ. એલ., તેના નમૂના દ્વારા વસ્તીનું પરોક્ષ રીતે પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જેમાંથી તે નવા ઉકેલોનું નમૂના લે છે અને નમૂનાને અપડેટ કરે છે. દરેક પેઢીમાં, વ્યક્તિઓના નમૂના લેવામાં આવે છે અને પસંદ કરવામાં આવે છે. આવી વ્યક્તિઓનો ઉપયોગ પછી મોડેલને નીચે પ્રમાણે અપડેટ કરવા માટે કરવામાં આવે છે જ્યાં શીખવાના દરને વ્યાખ્યાયિત કરતું પરિમાણ છે, એક નાનું મૂલ્ય નક્કી કરે છે કે નમૂના લીધેલા નવા ઉકેલો દ્વારા અગાઉના મોડેલમાં થોડો ફેરફાર કરવો જોઈએ. પી. બી. આઈ. એલ. ને કોમ્પેક્ટ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ (સી. જી. એ.) તરીકે વર્ણવી શકાય છે. સી. જી. એ., અવિભાજ્ય વિતરણો દ્વારા વ્યાખ્યાયિત ગર્ભિત વસ્તી પર પણ આધાર રાખે છે. દરેક પેઢીમાં, બે વ્યક્તિઓનું નમૂના લેવામાં આવે છે. ત્યારબાદ વસ્તીને તંદુરસ્તીના ઘટતા ક્રમમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે, જેમાં શ્રેષ્ઠ અને સૌથી ખરાબ ઉકેલ હોય છે. સી. જી. એ. નીચે પ્રમાણે એકરૂપ સંભાવનાઓનો અંદાજ કાઢે છે જ્યાં, શીખવાના દરને સતત વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જે સામાન્ય રીતે સેટ કરવામાં આવે છે. સી. જી. એ. ને બાયવેરિયેટ ફેક્ટરાઇઝેશન તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે જો કે યુનિવેરિયેટ મોડેલ્સની ગણતરી અસરકારક રીતે કરી શકાય છે, ઘણા કિસ્સાઓમાં તેઓ જી. એ. કરતાં વધુ સારું પ્રદર્શન પ્રદાન કરવા માટે પૂરતા પ્રતિનિધિ નથી. આવી ખામીને દૂર કરવા માટે, ઇ. ડી. એ. સમુદાયમાં બાયવેરિયેટ ફેક્ટરાઇઝેશનનો ઉપયોગ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યો હતો, જેમાં ચલની જોડી વચ્ચેના અવલંબનનું મોડેલિંગ કરી શકાય છે. બાયવેરિયેટ ફેક્ટરાઇઝેશનને નીચે પ્રમાણે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે, જ્યાં તેના પર નિર્ભર સંભવિત ચલ હોય છે, એટલે કે. . બાયવેરિયેટ અને મલ્ટીવેરિયેટ વિતરણોને સામાન્ય રીતે સંભવિત ગ્રાફિકલ નમૂનાઓ (આલેખ) તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે, જેમાં ધાર આંકડાકીય નિર્ભરતા (અથવા શરતી સંભાવનાઓ) સૂચવે છે અને શિરોબિંદુઓ ચલ સૂચવે છે. ડેટા લિન્કેજ-લર્નિંગમાંથી પી. જી. એમ. નું માળખું શીખવા માટે કાર્યરત છે. મ્યુચ્યુઅલ ઇન્ફર્મેશન મેક્સિમાઇઝિંગ ઇનપુટ ક્લસ્ટરિંગ (એમ. આઈ. એમ. આઈ. સી.) એમ. આઈ. એમ. આઈ. સી. ચલ વચ્ચે ક્રમિક નિર્ભરતાનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા સાંકળ જેવા મોડેલમાં સંયુક્ત સંભાવના વિતરણને પરિબળ બનાવે છે. તે નિર્ણય ચલોનું ક્રમચય શોધે છે, જેમ કે સાચા સંભાવના વિતરણના સંબંધમાં કુલબેક-લીબલર વિચલનને ઘટાડે છે, એટલે કે. . એમ. આઈ. એમ. આઈ. સી. વિતરણનું નમૂના બનાવે છે નવા ઉકેલોના નમૂના સૌથી ડાબી બાજુથી સૌથી જમણી બાજુએ ચલ સુધી લેવામાં આવે છે, પ્રથમ સ્વતંત્ર રીતે ઉત્પન્ન થાય છે અને અન્ય શરતી સંભાવનાઓ અનુસાર. અંદાજિત વિતરણની દરેક પેઢીની પુનઃગણતરી થવી આવશ્યક હોવાથી, એમઆઇએમઆઇસી નીચેની રીતે કોંક્રિટ વસ્તીનો ઉપયોગ કરે છે બાયવેરિયેટ માર્જિનલ ડિસ્ટ્રિબ્યુશન અલ્ગોરિધમ (બીએમડીએ) બીએમડીએ બાયવેરિયેટ વિતરણમાં સંયુક્ત સંભાવના વિતરણને પરિબળ બનાવે છે. પ્રથમ, અવ્યવસ્થિત રીતે પસંદ કરેલ ચલને આલેખમાં નોડ તરીકે ઉમેરવામાં આવે છે, આલેખમાંના એક પર સૌથી વધુ નિર્ભર ચલ તે પૈકી પસંદ કરવામાં આવે છે જે હજુ સુધી આલેખમાં નથી, આ પ્રક્રિયા પુનરાવર્તિત થાય છે જ્યાં સુધી કોઈ બાકી રહેલું ચલ ગ્રાફમાં કોઈપણ ચલ પર આધાર રાખતું નથી (થ્રેશોલ્ડ મૂલ્ય અનુસાર ચકાસાયેલ). પરિણામી મોડેલ ગાંઠો પર મૂળ ધરાવતા બહુવિધ વૃક્ષો સાથેનું જંગલ છે. બિન-મૂળ ચલને ધ્યાનમાં લેતા, બી. એમ. ડી. એ. એક ફેક્ટરીકૃત વિતરણનો અંદાજ કાઢે છે જેમાં મૂળ ચલને સ્વતંત્ર રીતે નમૂના લઈ શકાય છે, જ્યારે અન્ય તમામને મૂળ ચલ સાથે સુસંગત હોવા જોઈએ. બી. એમ. ડી. એ. ના દરેક પગલાને નીચે પ્રમાણે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે મલ્ટીવેરિયેટ ફેક્ટરાઇઝેશન ઇ. ડી. એ. ના વિકાસનો આગળનો તબક્કો મલ્ટીવેરિયેટ ફેક્ટરાઇઝેશનનો ઉપયોગ હતો. આ કિસ્સામાં, સંયુક્ત સંભાવના વિતરણ સામાન્ય રીતે મર્યાદિત કદના સંખ્યાબંધ ઘટકોમાં પરિબળીકૃત થાય છે. મલ્ટીવેરિયેટ ડિસ્ટ્રિબ્યુશનને એન્કોડિંગ કરતા પી. જી. એમ. નું શીખવું એ કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે ખર્ચાળ કાર્ય છે, તેથી, ઇ. ડી. એ. માટે બાયવેરિયેટ સ્ટેટિસ્ટિક્સમાંથી મલ્ટીવેરિયેટ સ્ટેટિસ્ટિક્સનો અંદાજ લગાવવો સામાન્ય બાબત છે. આવી છૂટછાટ પી. જી. એમ. ને બહુપદી સમયમાં બનાવવાની મંજૂરી આપે છે; જો કે, તે આવા ઇ. ડી. એ. ની સામાન્યતાને પણ મર્યાદિત કરે છે. એક્સટેન્ડેડ કોમ્પેક્ટ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ (ઇ. સી. જી. એ.) ઇ. સી. જી. એ. એ મલ્ટિવેરિયેટ ફેક્ટરાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરનાર પ્રથમ ઇ. ડી. એ. પૈકીનું એક હતું, જેમાં નિર્ણય ચલ વચ્ચે ઉચ્ચ ક્રમની નિર્ભરતાનું મોડેલિંગ કરી શકાય છે. તેનો અભિગમ બહુપરીમાણીય સીમાંત વિતરણોના ઉત્પાદનમાં સંયુક્ત સંભાવના વિતરણને પરિબળ બનાવે છે. ધારો કે તે ઉપગણોનો સમૂહ છે, જેમાં દરેક એક જોડાણ સમૂહ છે, જેમાં ચલ હોય છે. પરિબળીકૃત સંયુક્ત સંભાવના વિતરણ નીચે પ્રમાણે રજૂ થાય છે ઇસીજીએ જોડાણ સમૂહોને ઓળખતી પ્રક્રિયાઓને સૂચવતી પ્રક્રિયા તરીકે "જોડાણ-શિક્ષણ" શબ્દને લોકપ્રિય બનાવ્યો છે. તેની જોડાણ-શીખવાની પ્રક્રિયા બે પગલાં પર આધારિત છેઃ (1) આદર્શ જટિલતા (એમસી) અને (2) સંકુચિત વસ્તી જટિલતા (સીપીસી). એમસી તમામ સીમાંત સંભાવનાઓને સંગ્રહિત કરવા માટે જરૂરી બિટ્સની સંખ્યાના સંદર્ભમાં મોડેલ પ્રતિનિધિત્વના કદને માપે છે બીજી તરફ સીપીસી, તમામ પાર્ટીશનો પર સીમાંત વિતરણની એન્ટ્રોપીના સંદર્ભમાં ડેટા સંકોચનને માપે છે, જ્યાં પસંદ કરેલ વસ્તીનું કદ છે, તે જોડાણ સમૂહમાં નિર્ણય ચલની સંખ્યા છે અને તેમાં ચલની સંયુક્ત એન્ટ્રોપી છે. ઇસીજીએમાં જોડાણ-શિક્ષણ નીચે મુજબ કામ કરે છેઃ (1) સમૂહમાં દરેક ચલ દાખલ કરો, (2) વર્તમાન જોડાણ સમૂહના સીસીસી = એમસી + સીપીસીની ગણતરી કરો, (3) સમૂહની જોડીમાં જોડાઈને પ્રદાન કરવામાં આવેલા સીસીસી પરના વધારાને ચકાસો, (4) સૌથી વધુ સીસીસી સુધારણા સાથે તે સમૂહમાં અસરકારક રીતે જોડાઓ. આ પ્રક્રિયા ત્યાં સુધી પુનરાવર્તિત થાય છે જ્યાં સુધી કોઈ સીસીસી સુધારાઓ શક્ય ન હોય અને જોડાણ મોડેલ ઉત્પન્ન ન થાય. ઇ. સી. જી. એ. કોંક્રિટ વસ્તી સાથે કામ કરે છે, તેથી, ઇ. સી. જી. એ. દ્વારા તૈયાર કરવામાં આવેલા ફેક્ટરાઇઝ્ડ ડિસ્ટ્રિબ્યુશનનો ઉપયોગ કરીને, તેને બાયેસિયન ઓપ્ટિમાઇઝેશન અલ્ગોરિધમ (બી. ઓ. એ.) તરીકે વર્ણવી શકાય છે. બી. ઓ. એ. આશાસ્પદ ઉકેલોને તૈયાર કરવા અને નમૂના લેવા માટે બાયેસિયન નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. બેયેશિયન નેટવર્ક ચક્રીય આલેખ નિર્દેશિત કરે છે, જેમાં ચલોનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા ગાંઠો અને ચલની જોડી વચ્ચે શરતી સંભાવનાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી ધાર હોય છે. ચલનું મૂલ્ય મહત્તમ અન્ય ચલ પર શરતી કરી શકાય છે, જેમાં વ્યાખ્યાયિત થયેલ છે. બી. ઓ. એ. એક પી. જી. એમ. એન્કોડિંગ બનાવે છે જે ફેક્ટરાઇઝ્ડ સંયુક્ત વિતરણ છે, જેમાં નેટવર્કના પરિમાણો, એટલે કે. શરતી સંભાવનાઓ, મહત્તમ સંભાવના અંદાજકર્તાનો ઉપયોગ કરીને પસંદ કરેલી વસ્તીમાંથી અંદાજવામાં આવે છે. બીજી બાજુ, બાયેસિયન નેટવર્ક માળખું પુનરાવર્તિત રીતે (જોડાણ-શિક્ષણ) બનાવવું આવશ્યક છે. તે ધાર વિનાના નેટવર્કથી શરૂ થાય છે અને, દરેક પગલા પર, ધાર ઉમેરે છે જે કેટલાક સ્કોરિંગ મેટ્રિકમાં વધુ સારી રીતે સુધારો કરે છે (દા. ત. બાયેસિયન માહિતી માપદંડ (બી. આઈ. સી.) અથવા સંભાવના સમકક્ષતા (બી. ડી. ઈ.) સાથે બાયેસિયન-ડિરીક્લેટ મેટ્રિક. સ્કોરિંગ મેટ્રિક પસંદ કરેલી વસ્તીના મોડેલિંગમાં તેની ચોકસાઈ અનુસાર નેટવર્ક માળખાનું મૂલ્યાંકન કરે છે. બિલ્ટ નેટવર્કમાંથી, બી. ઓ. એ. નીચેના નવા આશાસ્પદ ઉકેલોના નમૂના લે છેઃ (1) તે દરેક ચલ માટે પૂર્વજોના ક્રમની ગણતરી કરે છે, દરેક નોડ તેના માતાપિતાથી આગળ હોય છે; (2) દરેક ચલ તેના માતાપિતાને શરતી રીતે નમૂના લેવામાં આવે છે. આવા દૃશ્યને ધ્યાનમાં રાખીને, દરેક બી. ઓ. એ. પગલાને લિન્કેજ-ટ્રી આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ (એલ. ટી. જી. એ.) તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે એલ. ટી. જી. એ. મોટાભાગના ઇ. ડી. એ. થી એ અર્થમાં અલગ છે કે તે સ્પષ્ટપણે સંભાવના વિતરણનું મોડેલ નથી પરંતુ માત્ર એક લિન્કેજ મોડેલ છે, જેને લિન્કેજ-ટ્રી કહેવાય છે. જોડાણ એ જોડાણ સમૂહોનો સમૂહ છે જેની સાથે કોઈ સંભાવના વિતરણ સંકળાયેલ નથી, તેથી, સીધા જ નવા ઉકેલોનો નમૂનો લેવાની કોઈ રીત નથી. જોડાણ મોડેલ એ જોડાણ-વૃક્ષનું ઉત્પાદન છે જે સમૂહોના પરિવાર (એફ. ઓ. એસ.) તરીકે સંગ્રહિત છે. જોડાણ-વૃક્ષ શીખવાની પ્રક્રિયા એક અધિક્રમિક ક્લસ્ટરિંગ અલ્ગોરિધમ છે, જે નીચે પ્રમાણે કામ કરે છે. દરેક તબક્કે બે નજીકના ક્લસ્ટરો મર્જ થાય છે, આ પ્રક્રિયા પુનરાવર્તન થાય છે જ્યાં સુધી માત્ર એક જ ક્લસ્ટર રહે છે, દરેક સબટ્રીને સબસેટ તરીકે સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે. એલ. ટી. જી. એ. "શ્રેષ્ઠ મિશ્રણ" પ્રક્રિયાને માર્ગદર્શન આપવા માટે ઉપયોગ કરે છે જે પુનઃસંયોજન સંચાલક જેવું લાગે છે પરંતુ માત્ર સુધારેલી ચાલને સ્વીકારે છે. આપણે તેને આ રીતે સૂચવીએ છીએ, જ્યાં સંકેતલિપી આનુવંશિક સામગ્રીના સ્થાનાંતરણને સૂચવે છે. ઇનપુટઃ ઉપગણોનું કુટુંબ અને વસ્તી આઉટપુટઃ વસ્તી. દરેક ઇન માટે દરેક ઇન માટે રેન્ડમ પસંદ કરો =: = જો પછી રીટર્ન એલ. ટી. જી. એ. લાક્ષણિક પસંદગી ઓપરેટરોને અમલમાં મૂકતું નથી, તેના બદલે, પસંદગી પુનઃસંયોજન દરમિયાન કરવામાં આવે છે. સમાન વિચારોને સામાન્ય રીતે સ્થાનિક-શોધ હ્યુરિસ્ટિક્સમાં લાગુ કરવામાં આવ્યા છે અને આ અર્થમાં, એલ. ટી. જી. એ. ને એક વર્ણસંકર પદ્ધતિ તરીકે જોઈ શકાય છે. સારાંશમાં, એલ. ટી. જી. એ. ના એક પગલાને અન્ય સંભાવના સમૂહ (પી. સી.) શીખવાની સાથે હિલ ક્લાઇમ્બિંગ (એચ. સી. ડબલ્યુ. એલ.) મલ્ટીવેરિયેટ નોર્મલ અલ્ગોરિધમ (ઇ. એમ. એન. એ.) નો અંદાજ બાયેસિયન નેટવર્ક અલ્ગોરિધમનો અંદાજ (ઇ. બી. એન. એ.) સામાન્ય વિતરણના વેક્ટર દ્વારા શીખવાની સાથે સ્ટોકેસ્ટિક હિલ ક્લાઇમ્બિંગ (એસ. એચ. સી. એલ. વી. એન. ડી.) રિયલ-કોડેડ પી. બી. આઈ. એલ. સેલ્ફિશ જીન અલ્ગોરિધમ (એસ. જી.) કોમ્પેક્ટ પાર્ટિકલ ડિફરન્શિયલ ઇવોલ્યુશન (સી. ડી. ઈ.) અને તેના પ્રકારો કોમ્પેક્ટ પાર્ટિકલ સ્વાર્મ ઓપ્ટિમાઇઝેશન (સી. પી. એસ. ઓ.) કોમ્પેક્ટ બેક્ટેરિયલ ફોર્જિંગ ઓપ્ટિમાઇઝેશન (સી. બી. એફ. ઓ.) પ્રોબેબિલિસ્ટિક ઇન્ક્રિમેંટલ પ્રોગ્રામ ઇવોલ્યુશન (પી. આઈ. પી. ઈ.) ગૌસીયનનો અંદાજ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે.