Table of Contents
الگوریتم های ژنتیکی روش های بهینه سازی هستند که توسط انتخاب طبیعی الهام گرفته شده اند و با تکامل جمعیت راه حل های کاندید در نسل ها کار می کنند. تکنیک های کاهش فضای جستجو با محدود کردن مجموعه راه حل های بالقوه در طول فرآیند، هدف بهبود بهره وری را دارند.
هدف از کاهش فضای جستجو
هدف اصلی کاهش تلاش محاسباتی و افزایش سرعت همگرایی با محدود کردن فضای جستجو است، الگوریتم ها بر مناطق امیدوار کننده تر تمرکز می کنند و به طور بالقوه راه حل های بهینه را سریعتر پیدا می کنند.
تکنیک های مشترک
- کاهش مبتنی بر محدودیت: [FLT 1] اعمال محدودیت های خاص مسئله برای از بین بردن راه حل های غیر قابل تصور.
- انتخاب مبتنی بر محتوا: [FLT 1] تمرکز بر افراد با نمرات تناسب اندام بالاتر برای هدایت جستجو.
- کاهش تنوع: سیمینگ مشکل را با کاهش تعداد متغیرها تقویت می کند.
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱]] [[۱۰]]] [[۱۰]]]] [[۳]]] [۱]]] [۳]] [۳]] [۳]]] [۳]] [۳] [۳]] [۳] [۳]] [۳]] [۳] [۳] [۱] [۳]] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳]]]] [۳] [۳]]] [۳]]]] [۳] [۳] [۳]]]]]]]]]]]] [۳] [۴] [۳] [۴] [۴] [۳] [۴] [۴] [۴] [۴] [برای کشف نامزدها [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى [براى کشف نامزدها [براى [براى [براى [براى [براى [
مزایا و چالش ها
کاهش فضای جستجو می تواند منجر به همگرایی سریع تر و هزینه محاسباتی کمتر شود، با این حال، کاهش بیش از حد تهاجمی ممکن است راه حل های بهینه بالقوه را حذف کند، که منجر به نتایج زیر بهینه سازی می شود.