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मजबूत जेनेटिक एल्गोरिथम — अनिश्चितता के तहत विकासवादी अनुकूलन

मजबूत जेनेटिक एल्गोरिथम (RGA) मानक जेनेटिक एल्गोरिथम का विस्तार करता है ताकि ऐसे समाधान खोजे जा सकें जो न केवल नाममात्र डिजाइन बिंदु पर अच्छा प्रदर्शन करते हैं, बल्कि निर्णय चर, मापदंडों या फिटनेस मूल्यांकन में अनिश्चितता के अधीन होने पर भी अच्छा प्रदर्शन करते हैं। चयन दबाव में स्पष्ट मजबूती उपायों को शामिल करके, RGA इष्टतमता को गड़बड़ी के प्रति संवेदनशीलता के मुकाबले संतुलित करता है, जिससे यह वास्तविक दुनिया की परिवर्तनशीलता के तहत इंजीनियरिंग डिजाइन, शेड्यूलिंग और नीति अनुकूलन के लिए उपयुक्त हो जाता है।

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स्रोत

  1. Jin, Y., Branke, J. (2005). Evolutionary optimization in uncertain environments — a survey. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 9(3), 303–317. DOI: 10.1109/TEVC.2005.846356
  2. Beyer, H.-G., Sendhoff, B. (2007). Robust optimization — A comprehensive survey. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 196(33–34), 3190–3218. DOI: 10.1016/j.cma.2007.03.003

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इनमें संदर्भित

ScholarGateRobust Genetic Algorithm (Robust Genetic Algorithm — Evolutionary Optimization under Uncertainty). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/simulation/robust-genetic-algorithm · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026