জেনেটিক আলগোরিদিম (GA) হল হিউরিস্টিক যা প্রদানের এ প্রায়োগিক ভালো একটি পরিবার আছে শালীন যদিও তারা খুব কমই একটি প্রদত্ত ডোমেনের জন্য সবচেয়ে ভাল বিকল্প হয়, অনেক ক্ষেত্রে উত্তর।
আপনি ডেরাইভেটিভ-ভিত্তিক অ্যালগরিদম উল্লেখ করেছেন, তবে ডেরিভেটিভের অভাবেও প্রচুর পরিমাণে ডেরাইভেটিভ-মুক্ত অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম রয়েছে যা জিএ এর চেয়ে আরও ভালভাবে সঞ্চালন করে। কিছু ধারণার জন্য এটি এবং এই উত্তরটি দেখুন ।
অনেক স্ট্যান্ডার্ড অপ্টিমাইজেশনের অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে সাধারণ (এমনকি ডেরাইভেটিভ-মুক্ত পদ্ধতি) সাধারণ ধারণাটি হ'ল অন্তর্নিহিত স্থানটি একটি মসৃণ বহুগুণ (সম্ভবত কয়েকটি স্বতন্ত্র মাত্রা সহ), এবং অনুকূলিতকরণের কাজটি কিছুটা ভাল আচরণ করা হয়েছে।
তবে সমস্ত ফাংশন একটি মসৃণ বহুগুণে সংজ্ঞায়িত হয় না। কখনও কখনও আপনি কোনও গ্রাফ বা অন্যান্য বিচ্ছিন্ন কাঠামো (সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশন) দ্বারা অনুকূলিতকরণ করতে চান - এখানে উত্সর্গীকৃত অ্যালগরিদম রয়েছে তবে জিএগুলিও কাজ করবে।
জটিল, বিচ্ছিন্ন কাঠামোর উপর নির্ভরশীল ফাংশনগুলির দিকে আপনি যত বেশি যান, তত বেশি GA কার্যকর হতে পারে, বিশেষত যদি আপনি এমন একটি প্রতিনিধিত্ব খুঁজে পান যেখানে জিনগত অপারেটররা তাদের সর্বোত্তমভাবে কাজ করে (যার জন্য অনেকগুলি হ্যান্ড-সুরকরণ এবং ডোমেন জ্ঞান প্রয়োজন)।
অবশ্যই, ভবিষ্যতে সম্পূর্ণরূপে জিএগুলি ভুলে যেতে পারে এবং ক্রমাগত স্থানগুলিতে পৃথক পৃথক জায়গাগুলির মানচিত্রের জন্য পদ্ধতিগুলি বিকাশ করতে পারে এবং ধারাবাহিক উপস্থাপনায় আমাদের থাকা অপ্টিমাইজেশন যন্ত্রপাতি ব্যবহার করতে পারে।
