Die Hauptunterschied zwischen genetischem Algorithmus und traditionellem Algorithmus ist das Der genetische Algorithmus ist ein Algorithmus, der auf dem Prinzip der Genetik und der natürlichen Selektion basiert, um Optimierungsprobleme zu lösen, während der traditionelle Algorithmus ein schrittweises Verfahren ist, das zur Lösung eines gegebenen Problems befolgt werden muss.

Eine Prozedur ist eine endliche Folge von Anweisungen, von denen jede in einer endlichen Zeit ausgeführt werden kann. Ein Algorithmus ist ein schrittweises Verfahren zur Lösung eines Problems. Für jede Aufgabe gibt es einen Algorithmus. Algorithmen sind besonders hilfreich bei der Lösung komplexer Probleme. Allgemeine Algorithmen werden auch als traditionelle Algorithmen bezeichnet. Genetischer Algorithmus ist eine spezielle Art von Algorithmus, der hauptsächlich in Bereichen wie der künstlichen Intelligenz verwendet wird.

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Was ist genetischer Algorithmus?

Genetischer Algorithmus bezieht sich auf eine Art von Algorithmen, die auf Genetik und natürlicher Selektion basieren. Es ähnelt dem Prozess der Arten, die sich an Veränderungen in der Umwelt anpassen können und überlebensfähig sind. Mit anderen Worten, es basiert auf der biologischen Evolution.

Darüber hinaus modifiziert dieser Algorithmus kontinuierlich die Population einzelner Lösungen. Bei jedem einzelnen Schritt wählt es zufällig Individuen aus der aktuellen Bevölkerung als Eltern aus und zeugt Kinder für die nächste Generation. Der Übergang von Generation zu Generation hilft dabei, die optimale Lösung zu finden.

Der generische Algorithmus verwendet hauptsächlich drei Arten von Regeln in jedem Schritt, um die nächste Generation unter Verwendung der aktuellen Population zu erstellen.

Auswahlregeln – Sie wählt Individuen (Eltern) aus, die zur Bevölkerung der nächsten Generation beitragen.

Crossover-Regeln – Es vereint zwei Elternteile, um ein Kind für die nächste Generation zu zeugen.

Mutationsregeln – Es wendet Änderungen auf einzelne Eltern an, um Kinder zu erstellen.

Genetischer Algorithmus hilft, die optimale Lösung oder nahezu optimale Lösung für ein Problem zu finden. Es vermeidet die übliche Zeit, die benötigt wird, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Darüber hinaus wird es hauptsächlich in Bereichen wie Forschung und maschinellem Lernen verwendet, um Optimierungsprobleme zu lösen.

Was ist ein traditioneller Algorithmus?

Traditionelle Algorithmen beziehen sich auf allgemeine Algorithmen, die wir verwenden, um Probleme zu lösen. Es ist ein methodisches Vorgehen, um ein gegebenes Problem zu lösen. Es kann mehrere Algorithmen geben, um ein Problem zu lösen. Daher ist es wichtig, jeden zu analysieren und die erforderliche Zeit, den Platz usw. zu finden, um den besten Algorithmus zur Lösung des Problems auszuwählen.

Ein traditioneller Algorithmus muss klar sein. Es sollte 0 oder mehr wohldefinierte Eingänge und 1 oder mehr wohldefinierte Ausgänge haben. Es sollte auch in der Lage sein, mit verfügbaren Ressourcen Lösungen zu finden. Darüber hinaus sollte die Aufgabe nach einer endlichen Anzahl von Schritten abgeschlossen sein.

Im Folgenden sind einige gängige traditionelle Algorithmen aufgeführt.

Suche – Diese Algorithmen helfen, ein bestimmtes Element in einer Datenstruktur zu suchen. (Lineare Suche, Binäre Suche)

Sortieren – Diese Algorithmen helfen, eine Menge von Elementen in einer bestimmten Reihenfolge zu sortieren. (Blasensortierung, Auswahlsortierung, Einfügungssortierung)

Teile und erobere – Es bezieht sich auf das Aufteilen eines großen Problems in kleine Teilprobleme und das Lösen der Teilprobleme, um die Lösung des ursprünglichen Problems zu finden.

Unterschied zwischen genetischem Algorithmus und traditionellem Algorithmus

Definition

Der genetische Algorithmus ist ein Algorithmus zum Lösen von sowohl eingeschränkten als auch uneingeschränkten Optimierungsproblemen, die auf Genetik und natürlicher Selektion basieren, während der traditionelle Algorithmus eine eindeutige Spezifikation ist, die definiert, wie ein Problem zu lösen ist. Dies ist also der Hauptunterschied zwischen dem genetischen Algorithmus und dem traditionellen Algorithmus.

Verwendungszweck

Die spezifische Verwendung jedes Algorithmus ist ein wichtiger Unterschied zwischen dem genetischen Algorithmus und dem traditionellen Algorithmus. Das ist; Der genetische Algorithmus hilft, die optimalen Lösungen für schwierige Probleme zu finden, während der traditionelle Algorithmus ein schrittweises methodisches Vorgehen zur Lösung eines Problems bietet.

Komplexität

Ein weiterer Unterschied zwischen genetischem Algorithmus und traditionellem Algorithmus besteht darin, dass ein genetischer Algorithmus fortschrittlicher ist als ein traditioneller Algorithmus.

Anwendungen

Genetischer Algorithmus wird in Bereichen wie Forschung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwendet. Traditionelle Algorithmen werden in Bereichen wie Programmierung, Mathematik usw. verwendet. Daher ist dies auch ein wichtiger Unterschied zwischen genetischen Algorithmen und traditionellen Algorithmen.

Abschluss

Neben den traditionellen Algorithmen gibt es eine spezielle Art von Algorithmus, die genetischen Algorithmen genannt werden. Der Hauptunterschied zwischen dem genetischen Algorithmus und dem traditionellen Algorithmus besteht darin, dass der genetische Algorithmus eine Art von Algorithmus ist, der auf dem Prinzip der Genetik und der natürlichen Selektion basiert, um Optimierungsprobleme zu lösen, während der traditionelle Algorithmus ein schrittweises Verfahren ist, das zu befolgen ist, um a. zu lösen gegebene Problemstellung. Such-, Sortieralgorithmen usw. sind traditionelle Algorithmen, während genetische Algorithmen komplexer sind und in Bereichen wie künstlicher Intelligenz und Forschung verwendet werden.

Referenz:

1. „Wählen Sie eine Website aus.“ Was ist der genetische Algorithmus? – MATLAB & Simulink, hier verfügbar.2. "Algorithmus." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 18. März 2019, hier verfügbar.

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1. „Euklid-Flussdiagramm“ von Somepics – Eigene Arbeit (CC BY-SA 4.0) über Commons Wikimedia