Differential evolution
பரிணாமக் கணக்கீட்டில், வேறுபட்ட பரிணாமம் (டிஇ) என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட அளவின் தரத்தைப் பொறுத்தவரை ஒரு கேண்டிடேட் தீர்வை மீண்டும் மீண்டும் மேம்படுத்த முயற்சிப்பதன் மூலம் ஒரு சிக்கலை மேம்படுத்தும் ஒரு முறையாகும். இத்தகைய முறைகள் பொதுவாக மெட்டா ஹியூரிஸ்டிக்ஸ் என்று அழைக்கப்படுகின்றன, ஏனெனில் அவை உகந்த சிக்கலைப் பற்றி சில அல்லது எந்த அனுமானங்களையும் செய்யவில்லை மற்றும் கேண்டிடேட் தீர்வுகளின் மிகப் பெரிய இடங்களைத் தேட முடியும். இருப்பினும், DE போன்ற மெட்டா ஹியூரிஸ்டிக்ஸ் ஒரு உகந்த தீர்வு எப்போதுமே கண்டுபிடிக்கப்படுவதற்கு உத்தரவாதம் அளிக்கவில்லை. DE என்பது பன்முக உண்மையான மதிப்புள்ள செயல்பாடுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஆனால் உகந்ததாக இருக்கும் சிக்கலின் சாய்வைப் பயன்படுத்துவதில்லை, அதாவது DE க்கு உகப்பாக்கம் சிக்கலை வேறுபடுத்த வேண்டிய அவசியமில்லை, இது சாய்வு வம்சாவளி மற்றும் அரை-நியூட்டன் முறைகள் போன்ற கிளாசிக் உகப்பாக்கம் முறைகளால் தேவைப்படுகிறது. எனவே தொடர்ச்சியற்ற, சத்தம், காலப்போக்கில் மாறுதல் போன்ற உகப்பாக்கம் சிக்கல்களுக்கும் DE ஐப் பயன்படுத்தலாம். கேண்டிடேட் தீர்வுகளின் எண்ணிக்கையை பராமரிப்பதன் மூலமும், அதன் எளிய சூத்திரங்களின்படி ஏற்கனவே உள்ளவற்றை இணைப்பதன் மூலம் புதிய கேண்டிடேட் தீர்வுகளை உருவாக்குவதன் மூலமும், பின்னர் கைகளில் உள்ள உகப்பாக்கம் சிக்கலில் சிறந்த மதிப்பெண் அல்லது தகுதியைக் கொண்ட கேண்டிடேட் தீர்வை வைத்திருப்பதன் மூலமும் DE ஒரு சிக்கலை மேம்படுத்துகிறது. இந்த வழியில், உகப்பாக்கம் சிக்கல் ஒரு கருப்பு பெட்டியாகக் கருதப்படுகிறது, இது ஒரு கேண்டிடேட் தீர்வைக் கொடுக்கும் தரத்தின் அளவை மட்டுமே வழங்குகிறது, எனவே சாய்வு தேவையில்லை. ஸ்டோர்ன் அண்ட் பிரைஸ் 1990களில் டி. இ. யை அறிமுகப்படுத்தியது. இணையான கணினி, பல குறிக்கோள் உகப்பாக்கம், கட்டுப்படுத்தப்பட்ட உகப்பாக்கம் ஆகியவற்றில் DE ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான தத்துவார்த்த மற்றும் நடைமுறை அம்சங்கள் குறித்து புத்தகங்கள் வெளியிடப்பட்டுள்ளன, மேலும் புத்தகங்களில் பயன்பாட்டு பகுதிகளின் ஆய்வுகளும் உள்ளன. DE இன் பன்முக ஆராய்ச்சி அம்சங்கள் குறித்த ஆய்வுகள் பத்திரிகை கட்டுரைகளில் காணப்படுகின்றன. வழிமுறை DE வழிமுறையின் ஒரு அடிப்படை மாறுபாடு கேண்டிடேட் தீர்வுகளின் எண்ணிக்கையைக் கொண்டிருப்பதன் மூலம் செயல்படுகிறது (முகவர்கள் என்று அழைக்கப்படுகிறது). மக்கள்தொகையில் இருந்து தற்போதுள்ள முகவர்களின் நிலைகளை இணைக்க எளிய கணித சூத்திரங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இந்த முகவர்கள் தேடல் இடத்தில் நகர்த்தப்படுகிறார்கள். ஒரு முகவரின் புதிய நிலை ஒரு முன்னேற்றமாக இருந்தால், அது ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டு மக்கள்தொகையின் ஒரு பகுதியாக அமைகிறது, இல்லையெனில் புதிய நிலை வெறுமனே நிராகரிக்கப்படுகிறது. செயல்முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது, அவ்வாறு செய்வதன் மூலம் ஒரு திருப்திகரமான தீர்வு இறுதியில் கண்டுபிடிக்கப்படும் என்று நம்பப்படுகிறது, ஆனால் உத்தரவாதம் இல்லை. முறைப்படி, உடற்பயிற்சி செயல்பாட்டைக் குறைக்க வேண்டும் (அதற்கு பதிலாக செயல்பாட்டைக் கருத்தில் கொண்டு அதிகபட்சமாக்கலைச் செய்ய முடியும் என்பதைக் கவனியுங்கள்). செயல்பாடு ஒரு கேண்டிடேட் தீர்வை உண்மையான எண்களின் திசையன் வடிவத்தில் வாதமாக எடுத்துக்கொள்கிறது. இது ஒரு உண்மையான எண்ணை வெளியீடாக உருவாக்குகிறது, இது கொடுக்கப்பட்ட கேண்டிடேட் தீர்வின் தகுதியைக் குறிக்கிறது. அதன் சாய்வு தெரியவில்லை. தேடல் இடத்தில் உள்ள அனைவருக்கும் ஒரு தீர்வைக் கண்டுபிடிப்பதே குறிக்கோள், அதாவது அது உலகளாவிய குறைந்தபட்சம். மக்கள்தொகையில் ஒரு வேட்பாளர் தீர்வை (முகவர்) நியமிப்போம். அடிப்படை DE வழிமுறையை பின்வருமாறு விவரிக்கலாம்ஃ அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், மற்றும். மக்கள்தொகை அளவு, அதாவது. வேட்பாளர் முகவர்களின் எண்ணிக்கை அல்லது "பெற்றோர்"; ஒரு வழக்கமான அமைப்பு 10 ஆகும். அளவுரு கிராஸ்ஓவர் நிகழ்தகவு என்றும் அளவுரு வேறுபட்ட எடை என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. பொதுவான அமைப்புகள் மற்றும். இந்த தேர்வுகளால் உகப்பாக்கம் செயல்திறன் பெரிதும் பாதிக்கப்படலாம்; கீழே காண்க. தேடல் இடத்தில் சீரற்ற நிலைகளைக் கொண்ட அனைத்து முகவர்களையும் துவக்கவும். ஒரு முடித்தல் அளவுகோல் பூர்த்தி செய்யப்படும் வரை (எ. கா. நிகழ்த்தப்பட்ட மறு செய்கைகளின் எண்ணிக்கை அல்லது போதுமான உடற்தகுதியை அடைந்தது), பின்வருவனவற்றை மீண்டும் செய்யுங்கள்ஃ மக்கள்தொகையில் உள்ள ஒவ்வொரு முகவரும் செய்ய வேண்டியவைஃ மூன்று முகவர்களைத் தேர்ந்தெடுங்கள், மேலும் மக்கள்தொகையிலிருந்து சீரற்ற முறையில், அவர்கள் ஒருவருக்கொருவர் மற்றும் முகவரிடமிருந்து வேறுபட்டிருக்க வேண்டும். (இது "அடிப்படை" திசையன் என்று அழைக்கப்படுகிறது.) ஒரு சீரற்ற குறியீட்டைத் தேர்ந்தெடுங்கள், அங்கு சிக்கலின் பரிமாணம் உகந்ததாக இருக்கும். முகவரின் சாத்தியமான புதிய நிலையை பின்வருமாறு கணக்கிடுங்கள்ஃ ஒவ்வொன்றிற்கும், ஒரே மாதிரியாக விநியோகிக்கப்பட்ட சீரற்ற எண்ணைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் அல்லது இல்லையெனில் அமைக்கவும். (குறியீட்டு நிலை குறிப்பிட்டதற்கு மாற்றப்படுகிறது.) பின்னர் மக்கள்தொகையில் உள்ள முகவரை மேம்பட்ட அல்லது சமமான கேண்டிடேட் தீர்வுடன் மாற்றவும். மக்கள்தொகையில் இருந்து சிறந்த உடற்தகுதி கொண்ட முகவரைத் தேர்ந்தெடுத்து, அதை சிறந்த கேண்டிடேட் தீர்வாக திருப்பித் தரவும். அளவுரு தேர்வு DE அளவுருக்களின் தேர்வு, மேலும் உகப்பாக்கம் செயல்திறனில் பெரிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். எனவே நல்ல செயல்திறனை வழங்கும் DE அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது அதிக ஆராய்ச்சிக்கு உட்பட்டது. அளவுரு தேர்வுக்கான கட்டைவிரல் விதிகள் ஸ்டோர்ன் மற்றும் பலர் வடிவமைத்தன. மற்றும் லியு மற்றும் லாம்பினென். அளவுரு தேர்வு தொடர்பான கணித ஒருங்கிணைப்பு பகுப்பாய்வு ஜாஹாரியால் செய்யப்பட்டது. உகப்பாக்கம் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் முயற்சியில் DE வழிமுறையின் மாறுபாடுகள் தொடர்ந்து உருவாக்கப்படுகின்றன. மேலே கொடுக்கப்பட்ட அடிப்படை வழிமுறையில் குறுக்குவெட்டு மற்றும் முகவர்களின் பிறழ்வைச் செய்வதற்கான பல்வேறு திட்டங்கள் சாத்தியமாகும், எ. கா. மேலும் காண்க செயற்கை தேனீ காலனி வழிமுறை CMA-ES பரிணாம மூலோபாயம் மரபணு வழிமுறை குறிப்புகள் பரிணாம வழிமுறைகள்