विभेदक विकास — वैश्विक स्टोकेस्टिक ऑप्टिमाइज़र
विभेदक विकास (DE), जिसे 1997 में Rainer Storn और Kenneth Price द्वारा प्रस्तुत किया गया था, सतत पैरामीटर स्पेस के लिए डिज़ाइन किया गया एक जनसंख्या-आधारित स्टोकेस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिथम है। यह मौजूदा जनसंख्या सदस्यों के बीच वेक्टर अंतरों को जोड़कर उम्मीदवार समाधान उत्पन्न करता है, जिससे यह गैर-उत्तल, बहुआयामी, या ग्रेडिएंट-आधारित विधियों के लिए खराब रूप से उपयुक्त खोज परिदृश्य के लिए जेनेटिक एल्गोरिदम और पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन का एक शक्तिशाली और पैरामीटर-लीन विकल्प बन जाता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
स्रोत
- Storn, R. & Price, K. (1997). Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces. Journal of Global Optimization, 11(4), 341–359. DOI: 10.1023/A:1008202821328 ↗
- Das, S., Mullick, S. S., & Suganthan, P. N. (2016). Recent advances in differential evolution – An updated survey. Swarm and Evolutionary Computation, 27, 1–30. DOI: 10.1016/j.swevo.2016.01.004 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Differential Evolution (DE). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/optimization/differential-evolution
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- बेयसियन रिग्रेशनबायेसियन↔ compare
- डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंगगहन अधिगम↔ compare
- जेनेटिक एल्गोरिथमअनुकूलन↔ compare
- न्यूरल आर्किटेक्चर सर्चगहन अधिगम↔ compare
- प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिसमशीन अधिगम↔ compare