स्टोकेस्टिक जेनेटिक एल्गोरिथम — अनुकूलन के लिए यादृच्छिक विकासवादी खोज
स्टोकेस्टिक जेनेटिक एल्गोरिथम (SGA) एक जनसंख्या-आधारित मेटा-ह्यूरिस्टिक है जो जटिल, अरेखीय या संयोजनात्मक स्थानों में लगभग-इष्टतम समाधान खोजने के लिए जैविक विकास — चयन, क्रॉसओवर और उत्परिवर्तन — की नकल करता है। इसके यादृच्छिक ऑपरेटर इसे स्थानीय इष्टतम के प्रति मजबूत बनाते हैं और इंजीनियरिंग, शेड्यूलिंग, मशीन लर्निंग और संचालन अनुसंधान में व्यापक रूप से लागू होते हैं।
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स्रोत
- Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor. ISBN: 978-0262581110
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. ISBN: 978-0201157673
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ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Genetic Algorithm — Randomized evolutionary search for combinatorial and continuous optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/stochastic-genetic-algorithm
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