ইন এই নিবন্ধটি , লেখক দাবী একা নতুনত্ব (স্পষ্ট গোল ছাড়া) মাধ্যমে বিবর্তন পথনির্দেশক এমনকি স্পষ্ট গোল ব্যবহার বেশী ভালো সমস্যার সমাধানের করতে পারেন। অন্য কথায়, জেনেটিক অ্যালগরিদমের ফিটনেস ফাংশন হিসাবে অভিনবত্বের পরিমাপটি লক্ষ্য-নির্দেশিত ফিটনেস ফাংশনের চেয়ে আরও ভাল কাজ করে। কীভাবে সম্ভব?
উত্তর:
এই এআই এসই প্রশ্নের উত্তরে যেমন ব্যাখ্যা করা হয়েছে , জিএগুলি 'অপটিমাইজার' না হয়ে 'সন্তুষ্ট' এবং অনুসন্ধানের জায়গার 'বহিরাগত' অঞ্চলগুলি অন্বেষণ করার প্রবণতা নেই। বরং জনসংখ্যার অঞ্চলগুলি ক্লাস্টারে ঝোঁক দেয় যা ফিটনেস ফাংশন অনুযায়ী 'মোটামুটি ভাল'।
বিপরীতে, আমি বিশ্বাস করি যে ভাবনাটি হ'ল অভিনবত্ব এক ধরণের গতিশীল ফিটনেস সরবরাহ করে, পূর্বে আবিষ্কৃত অঞ্চলগুলি থেকে জনগণকে দূরে সরিয়ে রাখার প্রবণতা।
অভিনবত্বের অনুসন্ধানটি অভিনবত্বের কিছু ডোমেন-নির্ভর সংজ্ঞা দ্বারা "অভিনব আচরণ" জন্য নির্বাচন করে। উদাহরণস্বরূপ, কোনও গোলকধাঁধা সমাধানকারী ডোমেনের অভিনবত্বটি "রুটের অন্বেষণের পার্থক্য" হতে পারে। অবশেষে, ধাঁধা দিয়ে প্রতিটি সম্ভাব্য রুট নিয়ে যাওয়া নেটওয়ার্কগুলি পাওয়া যাবে এবং এরপরে আপনি দ্রুততম নির্বাচন করতে পারেন। এটি লক্ষ্যমাত্রার দূরত্বের মতো একটি নির্বোধ "উদ্দেশ্য" এর চেয়ে অনেক বেশি ভাল কাজ করবে, যা সহজেই কোনও স্থানীয় অপটিমা তৈরি করতে পারে যা কখনও গোলকধাঁধা সমাধান করে না।
পরিত্যাগের উদ্দেশ্যগুলি থেকে : একা অভিনবত্বের জন্য অনুসন্ধানের মাধ্যমে বিবর্তন (জোর আমার):
অভিনবত্ব অনুসন্ধানে, একটি traditionalতিহ্যগত উদ্দেশ্য ফাংশন দিয়ে সামগ্রিক অগ্রগতি পরিমাপ করার পরিবর্তে বিবর্তনটি অভিনবত্বের মেট্রিক নামে পরিচিত আচরণের অভিনবত্বের একটি পরিমাপ নিয়োগ করে। ফলস্বরূপ, এই জাতীয় একটি মেট্রিক দ্বারা পরিচালিত একটি অনুসন্ধান প্রাকৃতিক বিবর্তনটি কীভাবে প্যাসিভ করে তা স্পষ্টভাবে সম্পাদন করে, অর্থাত ধীরে ধীরে জটিলতার সিঁড়িতে আরোহণকারী উপন্যাসের ফর্মগুলি সংগ্রহ করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি দ্বিখণ্ডিত লোকোমোশন ডোমেনে প্রাথমিক প্রয়াসগুলি কেবল নেমে যেতে পারে। অভিনবত্বের মেট্রিকটি উদ্দেশ্যমূলক আচরণের কাছাকাছি কিনা তা নির্বিশেষে কেবল ভিন্ন উপায়ে নেমে প্রতিদান দেবে। বিপরীতে, একটি উদ্দেশ্যমূলক ক্রিয়া সুস্পষ্টভাবে সবচেয়ে দূরে পড়ার পুরষ্কার দিতে পারে, যা সম্ভবত চলার চূড়ান্ত উদ্দেশ্য নিয়ে যায় না এবং এইভাবে একটি প্রতারণামূলক স্থানীয় সর্বোত্তমতার উদাহরণ দেয়। বিপরীতে, অভিনবত্বের অনুসন্ধানে, উদাহরণের একটি সেট বজায় রাখা হয় যা সর্বাধিক উপন্যাস আবিষ্কারের প্রতিনিধিত্ব করে। আরও অনুসন্ধান তারপরে এই প্রতিনিধি আচরণ থেকে ঝাঁপিয়ে পড়ে। পড়ার কয়েকটি উপায় আবিষ্কার করার পরে, পুরস্কৃত হওয়ার একমাত্র উপায় হ'ল এমন আচরণ খুঁজে পাওয়া যা এখনই পড়ে না । এইভাবে, আচরণগত জটিলতা নীচ থেকে উপরে উঠে যায়।অবশেষে, নতুন কিছু করার জন্য, দ্বিদ্বিতকে সফলভাবে কিছু দূরত্বে হাঁটতে হবে যদিও এটি উদ্দেশ্য নয় ।