Genetic Algorithm क्या है? | Meta-Heuristic Methods in Hindi

Genetic Algorithm (GA) एक popular meta-heuristic optimization technique है जो natural selection और genetics के principles पर आधारित है। यह complex और NP-hard problems में optimal या near-optimal solutions find करने के लिए use होता है।

Genetic Algorithm की परिभाषा

Genetic Algorithm optimization और search problems को solve करने के लिए evolutionary principles का use करता है। यह population-based search technique है जिसमें multiple candidate solutions evolve होकर best solution की तरफ progress करते हैं।

Genetic Algorithm के Features

• Population-based search method
• Inspired by natural selection, crossover और mutation
• Global search capability और local optima से बचाव
• Flexible और wide range of optimization problems पर apply किया जा सकता है
• Probabilistic approach, exact solution की guarantee नहीं

Genetic Algorithm के Steps

1. Initial population generate करें (candidate solutions)।
2. Fitness function define करें और population evaluate करें।
3. Selection process से best candidates choose करें।
4. Crossover operation apply करके new offspring generate करें।
5. Mutation operation apply करके diversity maintain करें।
6. New population replace करें और iteration repeat करें।
7. Stopping criteria check करें (max generations या acceptable solution)।

Applications of Genetic Algorithm

• Traveling Salesman Problem (TSP)
• Job Scheduling Problems
• Resource Allocation Problems
• Network Optimization
• Machine Learning Hyperparameter Tuning
• VLSI Design Optimization

Example

मान लीजिए एक TSP problem में 6 cities हैं। GA initial population के रूप में random routes generate करता है। Fitness function के आधार पर best routes select किए जाते हैं। Crossover और mutation के बाद new generation का evaluation होता है। Iterations के बाद shortest route (near-optimal solution) find हो जाता है।

निष्कर्ष

Genetic Algorithm एक effective meta-heuristic method है जो evolutionary principles का उपयोग करके complex optimization problems में near-optimal solutions efficiently find करता है। यह local optima में फंसने से बचाता है और global search के लिए बहुत flexible और powerful tool है।