Estimation of distribution algorithm
விநியோக வழிமுறைகளின் மதிப்பீடு (ஈ. டி. ஏக்கள்), சில நேரங்களில் நிகழ்தகவு மாதிரி-உருவாக்கும் மரபணு வழிமுறைகள் (பி. எம். பி. ஜி. ஏக்கள்) என்று அழைக்கப்படுகின்றன, அவை நம்பிக்கைக்குரிய வேட்பாளர் தீர்வுகளின் வெளிப்படையான நிகழ்தகவு மாதிரிகளை உருவாக்கி மாதிரிகள் எடுப்பதன் மூலம் உகந்ததைத் தேடுவதற்கு வழிகாட்டும் தற்செயலான உகப்பாக்கம் முறைகள் ஆகும். உகப்பாக்கம் என்பது ஒரு நிகழ்தகவு மாதிரியின் தொடர்ச்சியான அதிகரிப்பு புதுப்பிப்புகளாகப் பார்க்கப்படுகிறது, இது மாதிரியில் தொடங்கி ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய தீர்வுகளுக்கு முன் ஒரு தகவலற்ற குறியீட்டைக் குறியாக்கம் செய்து, உலகளாவிய உகந்த தன்மையை மட்டுமே உருவாக்கும் மாதிரியுடன் முடிவடைகிறது. ஈ. டி. ஏக்கள் பரிணாம வழிமுறைகளின் வகுப்பைச் சேர்ந்தவை. ஈ. டி. ஏக்களுக்கும் மிகவும் வழக்கமான பரிணாம வழிமுறைகளுக்கும் இடையிலான முக்கிய வேறுபாடு என்னவென்றால், பரிணாம வழிமுறைகள் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாறுபாடு ஆபரேட்டர்களால் வரையறுக்கப்பட்ட ஒரு மறைமுகமான விநியோகத்தைப் பயன்படுத்தி புதிய வேட்பாளர் தீர்வுகளை உருவாக்குகின்றன, அதேசமயம் ஈ. டி. ஏக்கள் பேய்சியன் நெட்வொர்க்கால் குறியிடப்பட்ட ஒரு வெளிப்படையான நிகழ்தகவு விநியோகத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது ஒரு பன்முக இயல்பான விநியோகம் அல்லது மற்றொரு மாதிரி வகுப்பு. இதேபோல் மற்ற பரிணாம வழிமுறைகளைப் போலவே, திசையன்கள் முதல் LISP பாணி S வெளிப்பாடுகள் வரை பல பிரதிநிதித்துவங்களில் வரையறுக்கப்பட்ட உகப்பாக்கம் சிக்கல்களைத் தீர்க்க EDA களைப் பயன்படுத்தலாம், மேலும் கேண்டிடேட் தீர்வுகளின் தரம் பெரும்பாலும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட புறநிலை செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி மதிப்பீடு செய்யப்படுகிறது. ஒரு EDA இன் பொதுவான செயல்முறை பின்வருவனவற்றில் கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டுள்ளதுஃ t: = 0 ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய தீர்வுகளின் மீது சீரான விநியோகத்தைக் குறிக்க மாதிரி M (0) ஐ துவக்குங்கள், அதே நேரத்தில் (முடித்தல் அளவுகோல்கள் பூர்த்தி செய்யப்படவில்லை) P: = M (t) F ஐ மாதிரியாகக் கொண்டு N> 0 வேட்பாளர் தீர்வுகளை உருவாக்கவும்ஃ = P M (t + 1) இல் உள்ள அனைத்து வேட்பாளர் தீர்வுகளையும் மதிப்பீடு செய்யுங்கள்ஃ = அட்ஜஸ்ட் _ மாடல் (P, F, M (t)) t: = t + 1 உகப்பாக்கத்தில் வெளிப்படையான நிகழ்தகவு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவது பெரும்பாலான வழக்கமான பரிணாம வழிமுறைகள் மற்றும் பாரம்பரிய உகப்பாக்கம் நுட்பங்களுக்கு மோசமானதாக இருந்த உகப்பாக்கம் சிக்கல்களை தீர்க்க EDA களை அனுமதித்தது. ஆயினும்கூட, EDA களின் நன்மை என்னவென்றால், இந்த வழிமுறைகள் ஒரு உகப்பாக்கம் பயிற்சியாளருக்கு தொடர்ச்சியான நிகழ்தகவு மாதிரிகளை வழங்குகின்றன, அவை தீர்க்கப்படும் சிக்கலைப் பற்றிய நிறைய தகவல்களை வெளிப்படுத்துகின்றன. இந்தத் தகவல் உள்ளூர் தேடலுக்கான சிக்கல்-குறிப்பிட்ட அண்டை ஆபரேட்டர்களை வடிவமைக்கவும், இதே போன்ற சிக்கலில் EDA களின் எதிர்கால ஓட்டங்களை சார்புப்படுத்தவும் அல்லது சிக்கலின் திறமையான கணக்கீட்டு மாதிரியை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, மக்கள்தொகை 4 நீளமுள்ள பிட் சரங்களால் குறிப்பிடப்பட்டால், EDA நான்கு நிகழ்தகவுகளின் (p1, p2, p3, p4) ஒற்றை திசையனைப் பயன்படுத்தி நம்பிக்கைக்குரிய தீர்வின் மக்கள்தொகையைக் குறிக்க முடியும், அங்கு p இன் ஒவ்வொரு கூறுகளும் அந்த நிலையின் நிகழ்தகவை வரையறுக்கின்றன. இந்த நிகழ்தகவு திசையனைப் பயன்படுத்தி தன்னிச்சையான எண்ணிக்கையிலான கேண்டிடேட் தீர்வுகளை உருவாக்க முடியும். விநியோக வழிமுறைகளின் மதிப்பீடு (ஈ. டி. ஏக்கள்) இந்த பிரிவு பல்வேறு அளவிலான சிக்கலான சில நன்கு அறியப்பட்ட ஈ. டி. ஏக்களால் கட்டப்பட்ட மாதிரிகளை விவரிக்கிறது. இது எப்போதும் தலைமுறையின் மக்கள் தொகை, ஒரு தேர்வு ஆபரேட்டர், ஒரு மாடல்-பில்டிங் ஆபரேட்டர் மற்றும் ஒரு மாதிரி ஆபரேட்டர் என்று கருதப்படுகிறது. மிகவும் எளிமையான ஈ. டி. ஏக்கள் முடிவு மாறிகள் சுயாதீனமானவை என்று கருதுகின்றன, அதாவது. . எனவே, யூனிவேரியேட் ஈ. டி. ஏக்கள் யூனிவேரியேட் புள்ளிவிவரங்களை மட்டுமே நம்பியுள்ளன, மேலும் மல்டிவேரியேட் டிஸ்ட்ரிபியூஷன்கள் யூனிவேரியேட் ப்ராபபிலிட்டி டிஸ்ட்ரிபியூஷன்களின் தயாரிப்பாக காரணிப்படுத்தப்பட வேண்டும், இத்தகைய காரணிமயமாக்கல்கள் பல்வேறு ஈ. டி. ஏக்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அடுத்ததாக அவற்றில் சிலவற்றை விவரிக்கிறோம். மாறுபட்ட விளிம்பு விநியோக வழிமுறை (யுஎம்டிஏ) யுஎம்டிஏ என்பது ஒரு எளிய ஈடிஏ ஆகும், இது ஒரு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மக்களிடமிருந்து விளிம்பு நிகழ்தகவுகளை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு ஆபரேட்டரைப் பயன்படுத்துகிறது. கூறுகளைக் கொண்டிருப்பதாகக் கருதுவதன் மூலம், சாத்தியக்கூறுகளை உருவாக்குகிறதுஃ ஒவ்வொரு யு. எம். டி. ஏ நடவடிக்கையையும் பின்வருமாறு விவரிக்கலாம் மக்கள் தொகை அடிப்படையிலான அதிகரிக்கும் கற்றல் (பி. பி. ஐ. எல்) பி. பி. ஐ. எல், அதன் மாதிரியால் மக்களை மறைமுகமாக பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகிறது, இதிலிருந்து அது புதிய தீர்வுகளை மாதிரியாகக் கொண்டு மாதிரியை புதுப்பிக்கிறது. ஒவ்வொரு தலைமுறையிலும், தனிநபர்கள் மாதிரிகள் எடுக்கப்பட்டு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறார்கள். அத்தகைய நபர்கள் மாதிரியை பின்வருமாறு புதுப்பிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகிறார்கள், அங்கு கற்றல் விகிதத்தை வரையறுக்கும் ஒரு அளவுரு, ஒரு சிறிய மதிப்பு முந்தைய மாதிரியை மாதிரி செய்யப்பட்ட புதிய தீர்வுகளால் சற்று மாற்றியமைக்க வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்கிறது. பி. பி. ஐ. எல்-ஐ சுருக்கமான மரபணு வழிமுறை (சிஜிஏ) என்று விவரிக்கலாம். சிஜிஏ, தனித்துவமான விநியோகங்களால் வரையறுக்கப்பட்ட மறைமுகமான மக்கள்தொகையையும் நம்பியுள்ளது. ஒவ்வொரு தலைமுறையிலும், இரண்டு தனிநபர்கள் மாதிரி எடுக்கப்படுகிறார்கள். மக்கள் தொகை பின்னர் உடற்தகுதியின் குறைந்து வரும் வரிசையில் வரிசைப்படுத்தப்படுகிறது, இது சிறந்த மற்றும் மோசமான தீர்வாகும். சிஜிஏ பின்வருமாறு மாறுபட்ட நிகழ்தகவுகளை மதிப்பிடுகிறது, அங்கு, கற்றல் விகிதத்தை வரையறுக்கும் ஒரு நிலையானது, பொதுவாக அமைக்கப்பட்டுள்ளது. சிஜிஏவை பைவேரியேட் காரணிமயமாக்கல்கள் என்று வரையறுக்கலாம், இருப்பினும் யூனிவேரியேட் மாதிரிகள் திறம்பட கணக்கிடப்படலாம், பல சந்தர்ப்பங்களில் அவை ஜிஏக்களை விட சிறந்த செயல்திறனை வழங்க போதுமான பிரதிநிதியாக இல்லை. அத்தகைய குறைபாட்டை சமாளிப்பதற்காக, ஈ. டி. ஏ சமூகத்தில் பைவேரியேட் காரணிமயமாக்கல்களின் பயன்பாடு முன்மொழியப்பட்டது, இதில் ஜோடி மாறிகளுக்கு இடையிலான சார்புகளை மாதிரியாகக் காட்ட முடியும். ஒரு பைவேரியேட் காரணிமயமாக்கலை பின்வருமாறு வரையறுக்கலாம், அங்கு ஒரு சாத்தியமான மாறி சார்ந்துள்ளது, அதாவது. . இரு மாறுபாடு மற்றும் பல மாறுபாடு விநியோகங்கள் பொதுவாக நிகழ்தகவு வரைகலை மாதிரிகளாக (வரைபடங்கள்) குறிப்பிடப்படுகின்றன, இதில் விளிம்புகள் புள்ளிவிவர சார்புகளைக் (அல்லது நிபந்தனை நிகழ்தகவுகள்) குறிக்கின்றன மற்றும் செங்குத்துகள் மாறிகளைக் குறிக்கின்றன. தரவு இணைப்பு-கற்றலில் இருந்து ஒரு பி. ஜி. எம் இன் கட்டமைப்பைக் கற்றுக்கொள்வது பயன்படுத்தப்படுகிறது. பரஸ்பர தகவல் அதிகபட்ச உள்ளீட்டு தொகுப்பு (எம்ஐஎம்ஐசி) எம்ஐஎம்ஐசி என்பது மாறிகளுக்கு இடையிலான தொடர்ச்சியான சார்புகளைக் குறிக்கும் சங்கிலி போன்ற மாதிரியில் கூட்டு நிகழ்தகவு விநியோகத்தை காரணியாக்குகிறது. இது முடிவு மாறிகளின் வரிசைமாற்றத்தைக் கண்டறிகிறது, அதாவது உண்மையான நிகழ்தகவு விநியோகம் தொடர்பாக குல்பேக்-லீப்லர் வேறுபாட்டைக் குறைக்கிறது, அதாவது. . எம்ஐஎம்ஐசி மாதிரிகள் ஒரு விநியோகம் புதிய தீர்வுகள் இடதுபுறத்திலிருந்து வலதுபுற மாறிக்கு மாதிரியாக உள்ளன, முதலாவது சுயாதீனமாக உருவாக்கப்படுகிறது, மற்றவை நிபந்தனை நிகழ்தகவுகளின்படி உருவாக்கப்படுகின்றன. மதிப்பிடப்பட்ட விநியோகம் ஒவ்வொரு தலைமுறையிலும் மறுபரிசீலனை செய்யப்பட வேண்டும் என்பதால், எம்ஐஎம்ஐசி பின்வரும் வழியில் கான்கிரீட் மக்கள்தொகையைப் பயன்படுத்துகிறது பைவேரியேட் விளிம்பு விநியோக வழிமுறை (பிஎம்டிஏ) பிஎம்டிஏ பைவேரியேட் விநியோகங்களில் கூட்டு நிகழ்தகவு விநியோகத்தை காரணியாக்குகிறது. முதலாவதாக, தோராயமாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மாறி ஒரு வரைபடத்தில் ஒரு முனையாக சேர்க்கப்படுகிறது, வரைபடத்தில் உள்ளவற்றில் ஒன்றுக்கு மிகவும் சார்பு மாறி வரைபடத்தில் இன்னும் இல்லாதவற்றில் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது, மீதமுள்ள மாறி வரைபடத்தில் உள்ள எந்த மாறியையும் சார்ந்து இருக்காது வரை இந்த செயல்முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது (ஒரு வாசல் மதிப்பின் படி சரிபார்க்கப்படுகிறது). இதன் விளைவாக வரும் மாதிரி முனைகளில் வேரூன்றிய பல மரங்களைக் கொண்ட ஒரு காடு ஆகும். வேர் அல்லாத மாறிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, பி. எம். டி. ஏ ஒரு காரணியாக்கப்பட்ட விநியோகத்தை மதிப்பிடுகிறது, இதில் வேர் மாறிகள் சுயாதீனமாக மாதிரியாக இருக்கலாம், அதே நேரத்தில் மற்ற அனைத்தும் பெற்றோர் மாறிக்கு நிபந்தனை செய்யப்பட வேண்டும். பி. எம். டி. ஏ-வின் ஒவ்வொரு படியும் பின்வருமாறு வரையறுக்கப்படுகிறது பன்முகக் காரணிகள் ஈ. டி. ஏ-வின் வளர்ச்சியின் அடுத்த கட்டம் பன்முகக் காரணிகளின் பயன்பாடாகும். இந்த விஷயத்தில், கூட்டு நிகழ்தகவு விநியோகம் பொதுவாக வரையறுக்கப்பட்ட அளவின் பல கூறுகளில் காரணியாக்கப்படுகிறது. பல்வகைப் பகிர்வுகளை குறியாக்கம் செய்யும் பி. ஜி. எம். க்களைக் கற்றுக்கொள்வது ஒரு கணக்கீட்டு ரீதியாக விலையுயர்ந்த பணியாகும், எனவே, இருவேறு புள்ளிவிவரங்களிலிருந்து பல்வகைப் புள்ளிவிவரங்களை மதிப்பிடுவது ஈ. டி. ஏ. க்களுக்கு வழக்கமாக உள்ளது. இத்தகைய தளர்வு PGM ஐ பல்லுறுப்புக்கோவை நேரத்தில் உருவாக்க அனுமதிக்கிறது; இருப்பினும், இது அத்தகைய EDA களின் பொதுவான தன்மையையும் கட்டுப்படுத்துகிறது. விரிவாக்கப்பட்ட சுருக்கமான மரபணு வழிமுறை (ஈ. சி. ஜி. ஏ) ஈ. சி. ஜி. ஏ என்பது பன்முகக் காரணிகளைப் பயன்படுத்திய முதல் ஈ. டி. ஏ. வில் ஒன்றாகும், இதில் முடிவு மாறிகளுக்கிடையேயான உயர் வரிசை சார்புநிலைகளை மாதிரியாக்கலாம். அதன் அணுகுமுறை பன்முக விளிம்பு விநியோகங்களின் உற்பத்தியில் கூட்டு நிகழ்தகவு விநியோகத்தை காரணியாக்குகிறது. துணைக்குழுக்களின் தொகுப்பு என்று வைத்துக்கொள்வோம், இதில் ஒவ்வொன்றும் ஒரு இணைப்பு தொகுப்பாகும், இதில் மாறிகள் உள்ளன. காரணியாக்கப்பட்ட கூட்டு நிகழ்தகவு விநியோகம் பின்வருமாறு குறிப்பிடப்படுகிறது. ஈ. சி. ஜி. ஏ "இணைப்பு-கற்றல்" என்ற வார்த்தையை இணைப்புத் தொகுப்புகளை அடையாளம் காணும் நடைமுறைகளைக் குறிக்கும் வகையில் பிரபலப்படுத்தியது. அதன் இணைப்பு-கற்றல் செயல்முறை இரண்டு அளவுகளை நம்பியுள்ளதுஃ (1) மாதிரி சிக்கலானது (எம்சி) மற்றும் (2) சுருக்கப்பட்ட மக்கள் தொகை சிக்கலானது (சிபிசி). சி. பி. சி, மறுபுறம், அனைத்து பகிர்வுகளிலும் விளிம்பு விநியோகத்தின் என்ட்ரோபியின் அடிப்படையில் தரவு சுருக்கத்தை அளவிடுகிறது, அங்கு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மக்கள்தொகை அளவு, இணைப்பு தொகுப்பில் உள்ள முடிவு மாறிகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் மாறிகளின் கூட்டு என்ட்ரோபி ஈ. சி. ஜி. ஏ. வில் இணைப்பு-கற்றல் பின்வருமாறு செயல்படுகிறதுஃ (1) ஒவ்வொரு மாறியையும் ஒரு கிளஸ்டரில் செருகவும், (2) தற்போதைய இணைப்புத் தொகுப்புகளின் சி. சி. சி = எம். சி + சி. பி. சி. ஐக் கணக்கிடவும், (3) ஜோடி கிளஸ்டர்களை இணைப்பதன் மூலம் வழங்கப்பட்ட சி. சி. சி. யின் அதிகரிப்பை சரிபார்க்கவும், (4) அதிக சி. சி. சி முன்னேற்றத்துடன் அந்த கிளஸ்டர்களுடன் திறம்பட இணைகிறது. சி. சி. சி மேம்பாடுகள் எதுவும் சாத்தியமில்லை மற்றும் ஒரு இணைப்பு மாதிரியை உருவாக்கும் வரை இந்த செயல்முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. ஈ. சி. ஜி. ஏ கான்கிரீட் மக்கள்தொகையுடன் செயல்படுகிறது, எனவே, ஈ. சி. ஜி. ஏ ஆல் வடிவமைக்கப்பட்ட காரணியாக்கப்பட்ட விநியோக மாதிரியைப் பயன்படுத்தி, அதை பேய்சியன் ஆப்டிமைசேஷன் அல்காரிதம் (பி. ஓ. ஏ) என்று விவரிக்கலாம். பேய்சியன் நெட்வொர்க்குகள் இயக்கப்படும் அசைக்ளிக் வரைபடங்கள், மாறிகள் மற்றும் விளிம்புகளைக் குறிக்கும் முனைகள் ஜோடி மாறிகளுக்கு இடையிலான நிபந்தனை நிகழ்தகவுகளைக் குறிக்கின்றன. ஒரு மாறியின் மதிப்பை அதிகபட்சமாக மற்ற மாறிகளின் மீது நிபந்தனை விதிக்க முடியும், இதில் வரையறுக்கப்படுகிறது. BOA ஒரு PGM குறியாக்கத்தை ஒரு காரணியாக்கப்பட்ட கூட்டு விநியோகத்தை உருவாக்குகிறது, இதில் நெட்வொர்க்கின் அளவுருக்கள், அதாவது. நிபந்தனைக்குட்பட்ட நிகழ்தகவுகள், தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மக்கள்தொகையிலிருந்து அதிகபட்ச நிகழ்தகவு மதிப்பீட்டாளரைப் பயன்படுத்தி மதிப்பிடப்படுகின்றன. மறுபுறம், பேய்சியன் நெட்வொர்க் அமைப்பு மீண்டும் மீண்டும் கட்டமைக்கப்பட வேண்டும் (இணைப்பு-கற்றல்). இது விளிம்புகள் இல்லாத நெட்வொர்க்குடன் தொடங்குகிறது, மேலும் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும், விளிம்பைச் சேர்க்கிறது, இது சில மதிப்பெண் அளவீடுகளை மேம்படுத்துகிறது (எ. கா. பேய்சியன் தகவல் அளவுகோல் (பிஐசி) அல்லது பேய்சியன்-டிரிச்லெட் மெட்ரிக் சாத்தியக்கூறு சமநிலையுடன் (பிடிஇ)). ஸ்கோரிங் மெட்ரிக் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மக்கள்தொகையை மாடலிங் செய்வதில் அதன் துல்லியத்திற்கு ஏற்ப நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை மதிப்பீடு செய்கிறது. கட்டமைக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்கிலிருந்து, BOA மாதிரிகள் பின்வருமாறு புதிய நம்பிக்கைக்குரிய தீர்வுகளை அளவிடுகின்றனஃ (1) இது ஒவ்வொரு மாறியின் மூதாதையர் வரிசையை கணக்கிடுகிறது, ஒவ்வொரு முனையும் அதன் பெற்றோர்களால் முன் வைக்கப்படுகிறது; (2) ஒவ்வொரு மாறியும் அதன் பெற்றோருக்கு நிபந்தனையின்படி மாதிரி எடுக்கப்படுகிறது. அத்தகைய சூழ்நிலையைப் பொறுத்தவரை, ஒவ்வொரு BOA படிநிலையையும் லிங்கேஜ்-ட்ரீ ஜெனெடிக் அல்காரிதம் (LTGA) என்று வரையறுக்கலாம் LTGA பெரும்பாலான EDA-களிலிருந்து வேறுபடுகிறது, அதாவது இது ஒரு நிகழ்தகவு விநியோகத்தை வெளிப்படையாக மாதிரியாகக் காட்டுவதில்லை, ஆனால் லிங்கேஜ்-ட்ரீ என்று அழைக்கப்படும் ஒரு லிங்கேஜ் மாடல் மட்டுமே. ஒரு இணைப்பு என்பது எந்தவொரு நிகழ்தகவு விநியோகமும் இல்லாத இணைப்பு தொகுப்புகளின் தொகுப்பாகும், எனவே, புதிய தீர்வுகளை நேரடியாக மாதிரியாக எடுக்க வழி இல்லை. இணைப்பு மாதிரி என்பது தொகுப்புகளின் குடும்பமாக (எஃப்ஓஎஸ்) சேமிக்கப்படும் ஒரு இணைப்பு-மரம் ஆகும். இணைப்பு-மரம் கற்றல் செயல்முறை ஒரு படிநிலை கிளஸ்டரிங் வழிமுறையாகும், இது பின்வருமாறு செயல்படுகிறது. ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் இரண்டு நெருக்கமான கிளஸ்டர்கள் மற்றும் இணைக்கப்படுகின்றன, இந்த செயல்முறை ஒரு கிளஸ்டர் மட்டுமே இருக்கும் வரை மீண்டும் நிகழ்கிறது, ஒவ்வொரு சப்ட்ரீவும் ஒரு துணைக்குழுவாக சேமிக்கப்படுகிறது. எல்டிஜிஏ ஒரு "உகந்த கலவை" செயல்முறையை வழிநடத்த பயன்படுத்துகிறது, இது ஒரு மறுசீரமைப்பு ஆபரேட்டரை ஒத்திருக்கிறது, ஆனால் மேம்பட்ட நகர்வுகளை மட்டுமே ஏற்றுக்கொள்கிறது. நாம் அதை குறிக்கிறோம், அங்கு குறியீடு மரபணு பொருளின் பரிமாற்றத்தை குறிக்கிறது. உள்ளீடுஃ துணைக்குழுக்களின் குடும்பம் மற்றும் மக்கள் தொகை வெளியீடுஃ ஒரு மக்கள் தொகை. எல். டி. ஜி. ஏ வழக்கமான தேர்வு ஆபரேட்டர்களை செயல்படுத்தவில்லை என்றால், அதற்கு பதிலாக, மறுசீரமைப்பின் போது தேர்வு செய்யப்படுகிறது. இதே போன்ற கருத்துக்கள் பொதுவாக உள்ளூர்-தேடல் ஹூரிஸ்டிக்ஸில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் இந்த அர்த்தத்தில், எல். டி. ஜி. ஏ ஒரு கலப்பு முறையாகக் காணலாம். சுருக்கமாக, எல். டி. ஜி. ஏ-வின் ஒரு படி பிற நிகழ்தகவு கூட்டங்கள் (பிசி) கற்றலுடன் மலை ஏறுதல் (எச். சி. டபிள்யூ. எல்) பன்முக இயல்பான வழிமுறையின் (ஈ. எம். என். ஏ) மதிப்பீடு பேய்சியன் நெட்வொர்க்குகளின் வழிமுறை மதிப்பீடு (ஈ. பி. என். ஏ) இயல்பான மலை ஏறுதல் இயல்பான விநியோகங்களின் திசையன்கள் மூலம் கற்றல் (எஸ். எச். சி. எல். வி. வி. என். டி) உண்மையான குறியிடப்பட்ட பி. பி. ஐ. ஐ. எல் சுயநல மரபணு வழிமுறை (எஸ். ஜி) சுருக்கமான துகள் வேறுபட்ட பரிணாமம் (சி. டி. இ) மற்றும் அதன் மாறுபாடுகள் சுருக்கமான துகள் திரள் உகப்பாக்கம் (சிபிஎஸ்ஓ) சுருக்கமான பாக்டீரியா ஃபோரஜிங் உகப்பாக்கம் (சிபிஎஃப். ஓ) நிகழ்தகவு அதிகரிக்கும் திட்ட பரிணாமம் (பி. ஐ. பி. இ) காஸியன் மதிப்பீடு என வரையறுக்கப்படுகிறது.