একটি অ্যালগরিদম হ'ল একটি স্বয়ংসম্পূর্ণ পদক্ষেপ দ্বারা পরিচালিত ক্রিয়াকলাপ 4 যা করার জন্য সাধারণত (কম্পিউটার বা মানব) নির্দেশনার একটি সীমাবদ্ধ ক্রম হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয় যেমন কোনও সমস্যার সমাধান নির্ধারণ করতে যেমন: A থেকে শুরু করে কোনও পথ আছে? বি, বা এ এবং বি এর মধ্যে সবচেয়ে ছোট পথটি কী? পরবর্তী ক্ষেত্রে আপনি 'যুক্তিসঙ্গতভাবে নিকটবর্তী' বিকল্প সমাধানে সন্তুষ্টও হতে পারেন।
অ্যালগরিদমগুলির কয়েকটি নির্দিষ্ট বিভাগ রয়েছে যার মধ্যে হিউরিস্টিক অ্যালগরিদম একটি। এই ক্ষেত্রে অ্যালগরিদমের (প্রমাণিত) বৈশিষ্ট্যগুলির উপর নির্ভর করে, এটি এই তিনটি বিভাগের মধ্যে পড়ে (নোট 1):
- হুবহু : সমাধানটি একটি অনুকূল (বা।) হিসাবে প্রমাণিত ইনপুট সমস্যার সঠিক সমাধান)
- পড়তা : সমাধান মানের বিচ্যুতি কিছু প্রাক-সংজ্ঞায়িত বাউন্ডের চেয়ে অনুকূল মান থেকে আরও দূরে কখনও প্রমাণিত হয় না (উদাহরণস্বরূপ, সর্বোত্তম মানের চেয়ে 50% এর বেশি কখনও কখনও)
- অনুসন্ধানমূলক : অ্যালগরিদম অনুকূল হিসাবে প্রমাণিত হয় নি, বা সর্বোত্তম সমাধানের একটি পূর্বনির্ধারিত সীমার মধ্যেও নেই
লক্ষ্য করুন যে একটি আনুমানিক অ্যালগরিদমও একটি হিউরিস্টিক, তবে দৃ stronger় সম্পত্তি সহ যে এটি সমাধানের (প্রমাণ) এটির ফলস্বরূপ একটি প্রমাণিত আবদ্ধ রয়েছে with
কিছু সমস্যার জন্য, অনুকূল সমাধানগুলি (নোট 2) গণনা করার জন্য নুন কখনও 'দক্ষ' অ্যালগরিদম খুঁজে পায়নি। সেই সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হ'ল সুপরিচিত ট্র্যাভেলিং সেলসম্যান প্রবলেম। ট্র্যাভেলিং সেলসম্যান প্রবলেমের জন্য ক্রিস্টোফাইডসের অ্যালগরিদম, উদাহরণস্বরূপ, তাকে হিউরিস্টিক বলা হত , কারণ এটি প্রমাণিত হয় নি যে এটি সর্বোত্তম সমাধানের 50% এর মধ্যে ছিল। যেহেতু এটি প্রমাণিত হয়েছে, তবে ক্রিস্টোফাইডসের অ্যালগরিদমকে আরও সঠিকভাবে একটি আনুমানিক অ্যালগরিদম হিসাবে উল্লেখ করা হয়।
কম্পিউটারগুলি কী করতে পারে তার উপর বিধিনিষেধের কারণে, সর্বোত্তম সমাধানের পক্ষে দক্ষতার সাথে দক্ষতা খুঁজে পাওয়া সর্বদা সম্ভব নয় । যদি কোনও সমস্যায় পর্যাপ্ত কাঠামো থাকে তবে সমাধানের স্থানটি বিশাল (যদিও সংক্ষিপ্ততম পথের সমস্যার মধ্যে) সত্ত্বেও সমাধানের স্থানটি অতিক্রম করার পক্ষে একটি কার্যকর উপায় থাকতে পারে।
অনুসন্ধানের দিকনির্দেশকে গাইড করতে 'বিশেষজ্ঞের তথ্য' বা 'শিক্ষিত অনুমান' যুক্ত করে সাধারণত অ্যালগরিদমের চলমান সময়ের উন্নতি করতে হিউরিস্টিক্স প্রয়োগ করা হয়। অনুশীলনে, একজন হিউরিস্টিক সর্বোত্তম অ্যালগরিদমের জন্য একটি সাব-রুটিনও হতে পারে, প্রথমে কোথায় দেখতে হবে তা নির্ধারণ করতে ।
(নোট 1) : অতিরিক্তভাবে, অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো বা অ-নিরস্তক উপাদান অন্তর্ভুক্ত কিনা তা দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। একটি অ্যালগরিদম যা সর্বদা একইভাবে কার্যকর করে এবং একই উত্তর সরবরাহ করে, তাকে ডিটারিস্ট্যান্টিক বলে।
(নোট 2) : একে পি বনাম এনপি সমস্যা বলা হয় এবং এনপি-সম্পূর্ণ এবং এনপি-হার্ড হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা সমস্যাগুলির 'দক্ষ' অ্যালগরিদম হওয়ার সম্ভাবনা কম। বিঃদ্রঃ; @ ক্রিস মন্তব্যগুলিতে উল্লিখিত হিসাবে, আরও 'আরও খারাপ' ধরণের সমস্যা রয়েছে, যাদের গণনার জন্য ক্ষতিকারক সময় বা স্থান প্রয়োজন হতে পারে।
বেশ কয়েকটি উত্তর রয়েছে যা প্রশ্নের প্রশ্নের উত্তর দেয়। আমি এগুলিকে কম কম এবং যথেষ্ট নির্ভুল বলে মনে করেছি এবং @ ক্রিস দ্বারা গৃহীত উত্তরটি সম্পাদনা না করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি