మెట్రిక్యులేషన్
మెట్రిక్యులేషన్ (ఆంగ్లం: Matriculation) లాటిన్ పదమైన మెట్రిక్యులా (Matricula) - అనగా చిన్న జాబితా, అనే పదం నుంచి పుట్టి, విస్తృతార్థంలో, నమోదు చేసుకోవాల్సినది లేదా ఏదైనా ఒక జాబితాలో చేర్చుకోవాల్సినది అనే అర్థాన్నిస్తుంది. ఉదాహరణకు, స్కాటిష్ వంశావళి శాస్త్రాల్లో, మెట్రిక్యులేషన్ అంటే కులబిరుదు సంబంధ చిహ్నాల నమోదు అని అర్థం. అయినప్పటికీ, సాధారణమైన అర్థంలో, ఒక విశ్వవిద్యాలయ ప్రవేశ సంబంధ లాంఛనప్రాయమైన విధానాన్ని లేదా సరిసమానమైన ప్రాథమిక అభ్యర్థనలను సముపార్జించి ప్రవేశానికి అర్హత సాధించడాన్ని సూచిస్తుంది.
జన్యు అల్గోరిథం
యాంట్ కాలనీ ఆప్టిమైజేషన్ (ACO) పరిష్కార దూరాన్ని దాటటానికి మరియు స్థానికంగా ఉత్పత్తి ఇచ్చే ప్రాంతాలను కనుగొనటానికి చాలా చీమలను (లేదా ఏజెంట్లను) ఉపయోగిస్తుంది. సాధారణంగా ఇది జన్యు అల్గోరిథాలు మరియు స్థానిక శోధన యొక్క ఇతర రూపాలలో కంటే తక్కువ స్థాయిలో ఉండటం వలన ఇది మొత్తం లేదా తాజా సమాచారం దొరకని సమస్యలకి కూడా పరిష్కారాలను ఉత్పత్తి చెయ్యగలుగుతుంది మరియు అందువల్ల ఇతర పద్ధతులు వినియోగించబడలేవు. బాక్తీరియలాజిక్ అల్గోరిథంలు (BA) ఎవోల్యుషనరీ ఎకాలజి చే మరియు ముఖ్యంగా బాక్తీరియలాజిక్ దత్తతు ద్వారా స్ఫూర్తి పొందాయి. ఎవోల్యుషనరీ ఎకాలజి అనగా జీవుల గురించి వాటి యొక్క పర్యావరణ విషయాలను పరిగణలోకి తీసుకొని పరిశోదించటం, అవి ఆ పర్యావరణానికి ఎలా అలవాటు పడ్డాయో తెలుసుకోవటం దీని యొక్క లక్ష్యం. ఒక వైవిధ్యమైన పర్యావరణంలో ఆ మొత్తం పర్యావరణానికి సరిపోయే ఒకే జీవిని కనుగోనలేము అనేది దీని యొక్క ప్రాథమిక ఉద్దేశం. అందువలన జనాభా స్థాయిలోనే కారణం చూపాల్సిన అవసరం ఉంది. BAs మిశ్రమ స్థిరీకరణ సమస్యలు (సెల్ఫోన్లకు యాంటెన్నాలు, పట్టణ ప్రణాళికా రచన, మొదలైనవి) లేదా సమాచారం వెలికితియ్యటం వంటి సమస్యల్లో GAs కంటే మంచి ఫలితాలను చూపించాయి.[16] క్రాస్-ఎంట్రోపి విధానం క్రాస్-ఎంట్రోపి విధానం (CE) లక్షణాలను నిర్దేశిచిన ఒక ప్రోబబిలిటి పంపిణీ ద్వారా వ్యక్తులకు పరిష్కారాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. తరువాత ఉత్పత్తిలో ఇంకా మంచి నమూనాలను చెయ్యటానికిగాను క్రాస్-ఎంట్రోపి తగ్గించటం ద్వారా లక్షణాలు ఎప్పటికప్పుడు కాలానుగుణంగా మార్చబడతాయి. కల్చరల్ అల్గోరిథం (CA) దాదాపుగా జంతు అల్గోరిథంను పోలి ఉన్న జనాభాను కలిగి ఉంటాది మరియు దానితో పాటుగా నమ్మకమైన జాగా అని పిలువబడే ఒక జ్ఞాన విషయాన్ని కూడా కలిగి ఉంటాది. ఎవల్యూషన్ స్త్రాటజీస్ (ES, రేచెంబెర్గ్, 1994 చూడుము) మ్యుటేషన్ మరియు మధ్యస్థ మరియు ప్రత్యేక రికామ్బినేషన్ల ద్వారా వ్యక్తులను పరిణామం చెందిస్తాయి. ES అల్గోరిథాలు వాస్తవ-విలువ విభాగంలోని సమస్యలను పరిష్కరించటానికి ప్రత్యేకంగా తయారుచెయ్యబడ్డాయిశోధన కొరకు నియంత్రణా విషయాలను సర్దుబాటు చెయ్యటానికి ఇవి స్వీయ-దత్తతును ఉపయోగిస్తాయి. ఎవోల్యుషనరీ ప్రోగ్రామింగు (EP) ప్రాథమికంగా మ్యుటేషన్ మరియు ఎంపిక మరియు న్యాయమైన వివరణలు కలిగి ఉన్న పరిష్కారాల జనాభాను కలిగి ఉంటాది. అవి లక్షణాలను అనుగుణంగా సర్దటానికి స్వీయ-దత్తతును ఉపయోగిస్తాయి మరియు పలు తల్లిదండ్రుల నుండి సమాచారాన్ని మిళితం చెయ్యడం వంటి ఇతర వైవిధ్యమైన చర్యలను కూడా కలిగి ఉంటాయి. ఎక్స్త్రీమల్ ఆప్టిమైజేషన్ (EO), అభ్యర్థి పరిష్కారాల యొక్క జనాభాతో పనిచేసే GAs లా కాకుండా, EO ఒకేఒక పరిష్కారంలో ఉద్భావిస్తాది మరియు అస్సలు బాగాలేని విషయాలకు స్థానిక మార్పులు చేస్తాది. ప్రతీ పరిష్కార పదార్దాలు కూడా ఒక నాణ్యతా ప్రమాణాన్ని అందుకోనటానికి అనుమతిచ్చే విధంగా ఒక సరైన విధానాన్ని ఎంపిక చెయ్యాలని ఇది కోరుతుంది ("ఆరోగ్యం"). ఈ అల్గోరిథం వెనుక ఉంది నడిపించే సూత్రం ఏంటంటే తక్కువ నాణ్యత ఉన్న పదార్ధాలను ఎంపిక చేసి తొలగించటం ద్వారా ఉద్భవిస్తున్న పురోగతి సాధించటం మరియు వాటిని ఒక క్రమపద్దతి లేకుండా ఎంపిక చేసిన పదార్ధాలతో మార్పు చెయ్యటం. అందువల్ల ఉత్తమ పరిష్కారాలను తయారుచెయ్యటానికి మంచి పరిష్కారాలను ఎంపిక చేసే GAతో ఇది కచ్చితంగా విభేదిస్తుంది. గుస్సియన్ అడాప్షన్ (నార్మల్ లేదా నేచురల్ అడాప్షన్, GA తో పొరబాటు పడకుండా ఉండటానికి NA గా పిలువబడింది) సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ వ్యవస్థలు యొక్క తయారీ ఫలితమును పెంచటం కొరకు ఉద్దేశించబడింది. అది సాధారణ పారామేత్రిక్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం కూడా ఉపయోగించబడవచ్చు. అంగీకరించదగిన అన్ని ప్రాంతాలు మరియు గుస్సియన్ పంపిణీలకు సరిపోయే ఒక నిర్దిష్ట సిద్దాంతం పై ఇది ఆధారపడుతుంది. NA యొక్క సమర్ధత సమాచార సిద్దాంతం మరియు సమర్ధత యొక్క ఒక నిర్దిష్ట సిద్దాంతంలపై ఆధారపడుతుంది. దాని యొక్క సమర్ధత సమాచారంను కోరుకుంటున్న పనిచె భాగించబడిన సమాచారం అని నిర్వచిమ్పబడుతుంది.[17] NA ఒక వ్యక్తీ యొక్క ఆరోగ్యంను కాకుండా సరాసరి అర్హతను పెంచుతుంది, అందువలన పర్వతాల మధ్య ఉన్న లోయలు మాయం అయిపోయే విధంగా ఆ భూభాగం చదును చెయ్యబడుతుంది. అందువల్ల ఆరోగ్యం భూభాగంలో స్థానిక ఎత్తులను నివారించాలనే ఒక నిర్దిష్టమైన "తీవ్ర కోరిక"ను ఇది కలిగి ఉంటాది. సందర్భ మాత్రికను దత్తతు తీసుకోవటం ద్వారా పదునైన అడ్డంకులను కూడా అధిగామించతంలో NA మంచి పనితనాన్ని చూపిస్తాది, ఎందుకంటే NA గుస్సియన్ యొక్క ఒక లోపం అయిన (సరాసరి సమాచారం) ను ఎక్కువ చెయ్యవచ్చు మరియు అదే సమయంలో సరాసరి ఆరోగ్యంను స్థిరంగా ఉంచుతుంది. జెనెటిక్ ప్రోగ్రామింగు (GP) జాన్ కోజా చే వృద్ది చెయ్యబడ్డ ఒక సంబంధిత వృత్తి పరిజ్ఞానం, ఇందులో చర్య లక్షణాలకు బదులుగా కంప్యూటర్ కార్యక్రమాలు సమర్ధవంతం చెయ్యబడతాయి. జెనెటిక్ ప్రోగ్రామింగు దత్తతు చేసుకోవటానికి కంప్యూటర్ కార్యక్రమాలను సూచించటానికి తరచుగా జన్యు అల్గోరిథంలకి చాలా ముఖ్యమైన జాబితా నిర్మాణాలకి బదులుగా చెట్టు ఆధారిత అంతర సమాచార నిర్మాణాలను సూచిస్తాది. గ్రూపింగ్ జెనెటిక్ అల్గోరిథం (GGA) అనేది GA యొక్క ఒక పరిణామం, ఇక్కడ సంప్రదాయ GAs మాదిరిగా దృష్టి ఒంటరి వస్తువుల నుండి వస్తువుల సమూహాలకు లేదా ఉపసమూహాలకు మరలుతుంది.[18] ఈ GA పరిణామం వెనుక ఉన్న సలహా ఏమనయూల్ ఫల్కేనయూర్చే క్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించటానికి గాను ఇవ్వబడింది, a.k.a. సమూహాలుగా ఏర్పడటం లేదా ముక్కలవ్వటం వంటి సమస్యల్లో ఒక వస్తువుల జత సమర్ధమైన మార్గంలో విడిపోయిన ఒక సమూహం వలె విభాజింపబడాలి, వస్తు సమూహాల లక్షణాలను జన్యువులకి సమానంగా చెయ్యటం ద్వారా దీనిని ఇంకా బాగా చేరుకోవచ్చు. ఇలాంటి రకమైన సమస్యలు బిన్ ప్యాకింగ్, లైన్ బాలన్సింగ్, w.r.t. ఒక దూరపు కొలతను సమూహంలా చెయ్యటం, సమాన కుప్పలు, మొదలైనవాటిని కలిగి ఉంటాయి, వీటి పై సంప్రదాయ GAs చాలా తక్కువగా పనిచేస్తాయి అని నిరూపించబడింది. జన్యువులను సమూహాలతో సమానంగా చెయ్యటం వలన సాధారణంగా వైవిధ్యమైన పొడవుతో ఉన్న క్రోమోజోములను మరియు మొత్తం వస్తు సమూహాలను మార్చివేసే ప్రత్యేక జన్యు ఆపరేటర్లను ఆచరణలో పెడుతుంది. ముఖ్యంగా బిన్ ప్యాకింగ్ కొరకు మర్టేల్లో మరియు టొథ ల యొక్క పైచేయి సాధించు లక్షనాలచే సంకరం చెయ్యబడ్డ ఒక GGA ఈ నాటికి కూడా ఉత్తమ వృత్తి రహస్యం. హార్మొనీ సెర్చ్ (HS) అనేది స్వరపరిచే క్రమంలో సంగీత విద్వాంసుల ప్రవర్తనలను అనుకరణ చేసే ఒక అల్గోరిథం. ఇంటరాక్టివ్ ఎవోల్యుషనరీ అల్గోరిథంలు మానవ పరీక్షను ఉపయోగించుకొనే ఎవోల్యుషనరీ అల్గోరిథంలు. ఎక్కడైతే ఒక కంప్యుటేషనల్ ఆరోగ్యంను తయారుచెయ్యటం కష్టం అవుతుందో అలాంటి విభాగాలకు ఇవి సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి, ఉదాహరణకు, వినియోగదారుల సుందర్యపరమైన ప్రాధాన్యాలకి సరిపోయే విధంగా ఉద్భవిస్తున్న చిత్రాలు, సంగీతం, కళాత్మక నమూనాలు మటియు విధానాలు. మేమేటిక్ అల్గోరిథం (MA), సంకర జన్యు అల్గోరిథం అని కూడా పిలువబడుతుంది, ఇది మిగతా వాటితో పోల్చి చూస్తే ఎవోల్యుషనరీ చక్రం జరుగుతున్నప్పుడు ఒక స్థానిక శోధనను అమలుచేసే ఒక నూతన ఎవోల్యుషనరీ విధానం. మేమేటిక్ అల్గోరిథాలు అనే ఆలోచన మేమెలు నుండి వచ్చింది, ఇవి జన్యువులులా కాకుండా తమను తాము దత్తతు తీసుకోగలవు. కొన్ని సమస్య ప్రాంతాలలో అవి సంప్రదాయ ఎవోల్యుషనరీ అల్గోరిథాలు కంటే ఎక్కువ సమర్ధంగా చూపబడ్డాయి. రియాక్తివ్ సెర్చ్ ఆప్టిమైజేషన్ (RSO) ఉప-చిహ్న యంత్రం నేర్చుకొనే వృత్తి రహస్యాలను సంక్లిష్ట ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించటం కోసం శోధన సంబంధిత విషయాలలో మిళితం చెయ్యాలని వాదిస్తుంది. స్పందించే అను పదం శోధన సమయంలో జరిగే విషయాల ముఖ్యమైన లక్షణాలు యొక్క స్వీయ-చూనింగ్ కొరకు అంతర ఆన్లైన్ నిమిషాల ద్వారా తక్షణ స్పందన ఇవ్వటాన్ని సూచిస్తాది. స్పందించే శోధన కొరకు ఆసక్తి కల పద్ధతులు, యంత్రం ద్వారా నేర్చుకోవటం మరియు సంఖ్యాశాస్త్రం, ముఖ్యంగా బలవంతంగా నేర్చుకోవటం, చురుకుగా లేదా ప్రశ్నార్ధకంగా నేర్చుకోవటం, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు మెటా-హ్యూరిస్టిక్కులు వంటి వాటిని కలిగి ఉంటాయి. స్తిమ్యులేటేడ్ ఎనీలింగ్ (SA) అనేది ఒక సంబంధిత సంపూర్ణ ఆప్టిమైజేషన్ వృత్తి రహస్యం, అది ఒక ఒంటరి పరిష్కారం పై ఒక క్రమంలేని మ్యుటేషన్ లను పరీక్షించటం ద్వారా శోధన దూరాన్ని అధిగమిస్తుంది. ఆరోగ్యంను పెంచే మ్యుటేషన్ ఎల్లప్పుడూ అంగీకరించబడుతుంది. ఆరోగ్యంను తగ్గించే ఒక మ్యుటేషన్ చాలా మటుకు ఆరోగ్యంలో ఉన్న తేడా మరియు తగ్గుతున్న ఉష్ణోగ్రత లక్షణం ఆధారంగా అంగీకరించబడుతుంది. SA ఉపన్యాసంలో, ఎవరైనా సరే గరిష్ఠ ఆరోగ్యం బదులు తక్కువ శక్తిని కోరుకోనేవాటి గురించే మాట్లాడతారు. ఒక అధిక స్థాయి మ్యుటేషన్ తో మొదలుపెట్టి మరియు ఇచ్చిన కాలపట్టిక అనుగుణంగా కాలక్రమాన తగ్గించుకుంటూ రావటం ద్వారా SA ఒక ప్రామాణిక GA అల్గోరిథంలో కూడా ఉపయోగించబడవచ్చును. సంబంధిత ఆప్టిమైజేషన్ అనేది GAs మరియు అసంఖ్యాకంగా ఇతర విధానాలను కలిగి ఉన్న పలు పద్ధతుల గొడుగు. టబు సెర్చ్ (TS) అనేది స్తిమ్యులేటేడ్ ఎనీలింగ్ మాదిరిగానే ఉంటాది, ఇవి రెండూ కూడా ఒక ఒంటరి పరిష్కారం యొక్క మ్యుటేషన్ లను పరీక్షించటం ద్వారా పరిష్కార దూరాన్ని వేరొక దిశలో తీసుకువెళతాయి. స్తిమ్యులేటేడ్ ఎనీలింగ్ కేవలం ఒక మ్యుటేతేడ్ పరిష్కారాన్ని మాత్రమే ఉత్పత్తి చేస్తుంది కానీ టబు సెర్చ్ చాలా మ్యుటేతేడ్ పరిష్కారాలను ఇస్తుంది మరియు ఉత్పత్తి చెయ్యబడ్డ వాటిలో అల్ప శక్తి ఉన్న వాటితో పరిష్కారం వైపు కదులుతుంది. ఇదే విధానం మరలా మరలా కొనసాగకుండా ఉండటానికి మరియు పరిష్కార దూరం ద్వారా గొప్ప కదలికను ప్రోత్సహించటానికి, పాక్షిక లేదా పూర్తీ పరిష్కారాల యొక్క ఒక టబు జాబితా నిర్వహించబడతాది. పరిష్కారం, పరిష్కార దూరాన్ని అధిగమించినప్పుడు అప్డేట్ అయ్యే టబు జాబితా యొక్క మూలకాలను కలిగి ఉన్న పరిష్కారం వైపు కదలటం అనేది నిషేధించబడింది.