আপনি শীর্ষ স্তরের অ্যালগরিদম ফ্লো চার্টের দিকে তাকিয়ে আছেন। ফ্লো চার্টের স্বতন্ত্র পদক্ষেপগুলির কিছু তাদের নিজস্ব বিশদ প্রবাহের চার্টের যোগ্যতা অর্জন করতে পারে। যাইহোক, প্রকাশিত কাগজগুলিতে বংশবৃদ্ধির উপর জোর দেওয়া রয়েছে, অনেকগুলি বিবরণ প্রায়শই বাদ দেওয়া হয়। "পুরানো টুপি" হিসাবে বিবেচিত মানক অভ্যন্তরীণ অপ্টিমাইজেশন সমস্যার বিশদগুলি একেবারেই সরবরাহ করা যাবে না।
সাধারণ ধারণাটি হ'ল অপটিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলির জন্য সাধারণভাবে সহজতর অপটিমাইজেশন সমস্যার একটি সিরিজের সমাধানের প্রয়োজন হতে পারে। শীর্ষ স্তরের অ্যালগরিদমের মধ্যে 3 বা 4 টি স্তরের অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম থাকা অস্বাভাবিক নয়, যদিও এর কয়েকটি অভ্যন্তরীণ মানক অপ্টিমাইজারের থেকে থাকে।
এমনকি যখন কোনও অ্যালগরিদমটি বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে (শ্রেণিবদ্ধ স্তরগুলির একটিতে) একটি পার্শ্ব অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধানের প্রয়োজন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নেতিবাচকভাবে সীমাবদ্ধ রৈখিক ন্যূনতম স্কোয়ার সমস্যা সমাধান করা হতে পারে যখন অনুকূলতা কখন ঘোষণা করবেন তা সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত কেকেটি অনুকূলতা স্কোর মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ল্যাঞ্জরেজ গুণিতকগুলি নির্ধারণ করার জন্য।
যদি অপ্টিমাইজেশান সমস্যাটি স্টোকাস্টিক বা গতিশীল হয় তবে অনুকূলিতকরণের আরও অতিরিক্ত স্তরের স্তরের থাকতে পারে।
এখানে একটি উদাহরণ। সিকোয়েন্সিয়াল কোয়াড্র্যাটিক প্রোগ্রামিং (এসকিউপি)। একটি প্রাথমিক অপ্টিমাইজেশান সমস্যাটি পুনরায় করুশ-কুহান-টকার অনুকূল পরিস্থিতি সমাধানের মাধ্যমে চিকিত্সা করা হয়, প্রাথমিক উদ্দেশ্য থেকে শুরু করে এমন একটি উদ্দেশ্য যা সমস্যাটির ল্যাঙ্গরিঞ্জের চতুর্ভুজীয় অনুমান এবং সীমাবদ্ধতার একটি লিনিয়ারাইজেশন with ফলাফলযুক্ত চতুষ্কোণ প্রোগ্রাম (কিউপি) সমাধান করা হয়। যে কিপি সমাধান করা হয়েছিল তাতে বিশ্বাসের ক্ষেত্রের প্রতিবন্ধকতা রয়েছে বা পরবর্তী পুনরাবৃত্তি সন্ধানের জন্য বর্তমান পুনরাবৃত্তি থেকে QP- র সমাধানের জন্য একটি লাইন অনুসন্ধান পরিচালিত হয়, যা নিজেই একটি অপ্টিমাইজেশান সমস্যা। যদি কোন কোসি-নিউটন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়, তবে লেগ্রাঞ্জিয়ার হেসিয়ানকে কোয়াসি-নিউটন আপডেট নির্ধারণের জন্য একটি অপ্টিমাইজেশনের সমস্যাটি সমাধান করতে হবে - সাধারণত এটি বিএফজিএস বা এসআর 1 এর মতো ক্লোজড ফর্মুলা ব্যবহার করে একটি বদ্ধ ফর্ম অপ্টিমাইজেশন, তবে এটি একটি সংখ্যাগত অপ্টিমাইজেশন হতে পারে। তারপরে নতুন কিউপি ইত্যাদির সমাধান করা হয় ইত্যাদি যদি কিউপি শুরু করার সাথে সাথে কখনও অনিবার্য হয় তবে একটি সম্ভাব্য পয়েন্টটি সন্ধান করার জন্য একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধান করা হয়। এদিকে, কিউপি সলভারের অভ্যন্তরে অভ্যন্তরীণ অপ্টিমাইজেশান সমস্যাগুলির এক বা দুটি স্তরের কল হতে পারে। প্রতিটি পুনরাবৃত্তির শেষে, অনুকূল স্কোর নির্ধারণের জন্য একটি অ-নেতিবাচক লিনিয়ার সর্বনিম্ন স্কোয়ার সমস্যা সমাধান করা যেতে পারে। প্রভৃতি
যদি এটি একটি মিশ্র পূর্ণসংখ্যার সমস্যা হয় তবে উচ্চ স্তরের অ্যালগরিদমের অংশ হিসাবে এই পুরো শেবাং প্রতিটি শাখা নোডে করা যেতে পারে। একইভাবে একটি গ্লোবাল অপ্টিমাইজারের জন্য - স্থানীয়ভাবে অনুকূল সমাধানটি বিশ্বব্যাপী অনুকূল সমাধানের উপরের সীমাটি উত্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়, তারপরে নিম্ন সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশান সমস্যা তৈরি করতে কিছু বাধা-শিথিলকরণ করা হয়। একটি মিশ্র পূর্ণসংখ্যা বা বৈশ্বিক অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধানের জন্য শাখা এবং গণ্ডি থেকে কয়েক হাজার বা এমনকি কয়েক মিলিয়ন "সহজ" অপ্টিমাইজেশান সমস্যাগুলি সমাধান হতে পারে।
এটি আপনাকে একটি ধারণা দেওয়া শুরু করা উচিত।
সম্পাদনা : মুরগি এবং ডিমের প্রশ্নের জবাবে যা আমার উত্তরের পরে প্রশ্নের সাথে যুক্ত হয়েছিল: যদি মুরগি এবং ডিমের সমস্যা থাকে তবে এটি একটি সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত ব্যবহারিক অ্যালগরিদম নয়। আমি যে উদাহরণ দিয়েছি, সেখানে কোনও মুরগী এবং ডিম নেই। উচ্চতর স্তরের অ্যালগরিদম পদক্ষেপগুলি অপ্টিমাইজেশন সলভারগুলিকে আহ্বান করে, যা হয় সংজ্ঞায়িত বা ইতিমধ্যে বিদ্যমান। এসকিউপি পুনরাবৃত্তভাবে উপ-সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য একটি কিউপি সলভারকে অনুরোধ করে, তবে কিউপি সলভার মূল সমস্যাটির চেয়ে একটি সহজ সমস্যা, কিউপি সমাধান করে। যদি আরও উচ্চতর স্তরের বৈশ্বিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম থাকে তবে এটি স্থানীয় ননলাইনার অপ্টিমাইজেশন সাবপ্রব্লেমগুলি সমাধান করার জন্য একটি এসকিউপি সলভারকে ডেকে আনতে পারে এবং এসকিউপি সলভার QP সাবপ্রব্লেমগুলি সমাধান করার জন্য একটি QP সলভারকে কল করে। চিকেন ও ডিম নেই।
দ্রষ্টব্য: অনুকূলকরণের সুযোগগুলি "সর্বত্র"। অপ্টিমাইজেশান বিশেষজ্ঞরা, যেমন উন্নয়নশীল অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলি, এই অপ্টিমাইজেশনের সুযোগগুলি দেখার সম্ভাবনা বেশি থাকে এবং এগুলি গড় জো বা জেনের চেয়ে বেশি দেখায়। এবং অ্যালগরিদম ঝোঁকযুক্ত, খুব স্বাভাবিকভাবেই তারা নিম্ন-স্তরের অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলির বাইরে অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলি তৈরি করার সুযোগ দেখতে পান। অপ্টিমাইজেশান সমস্যার সমাধান এবং সমাধান অন্যান্য (উচ্চ স্তরের) অপটিমাইজেশন অ্যালগরিদমের জন্য বিল্ডিং ব্লক হিসাবে কাজ করে।
সম্পাদনা 2 : অনুগ্রহের অনুরোধের প্রতিক্রিয়া হিসাবে যা কেবল ওপি দ্বারা যুক্ত হয়েছিল। এসকিউপি ননলাইনারি অপ্টিমাইজার এসএনওপিটি https://web.stanford.edu/group/SOL/report/snopt.pdf বর্ণনা করা কাগজটি বিশেষত QP সলভার এসকিওপিটি উল্লেখ করেছে, যা আলাদাভাবে নথিভুক্ত করা হয়েছে, এসএনওপিটি-তে কিউপি সাব-সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য ব্যবহৃত হয়েছে।
