- एल्गोरिदम के प्रकारों का वर्गीकरण
- अपने साइन सिस्टम के अनुसार
- गुणात्मक एल्गोरिदम
- मात्रात्मक एल्गोरिदम
- कम्प्यूटेशनल एल्गोरिथ्म
- गैर-कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम
- इसके कार्य के अनुसार
- एल्गोरिथ्म को चिह्नित करना
- सेवा
- गतिशील शेड्यूलिंग
- हेयोरिस्टिक एल्गोरिदम
- बैकग्राउंडिंग एल्गोरिदम
- लालची एल्गोरिथ्म
- संदर्भ
अलग-अलग प्रकार के एल्गोरिदम मौजूद हैं, जिन्हें उन संकेतों की प्रणाली के अनुसार वर्गीकृत किया गया है और उनके कार्य के अनुसार बाहर खड़ा है। एल्गोरिथ्म एक समस्या को हल करने, किसी कार्य को करने या गणना करने के लिए उठाए गए चरणों की एक श्रृंखला है।
परिभाषा के अनुसार, वे आम तौर पर कठोर और तार्किक डिजाइन होते हैं, जैसे कि गणितीय संचालन, जो प्रश्न में कुछ कठिनाई को हल करने के लिए इष्टतम साबित हुए हैं।
मूल रूप से एक एल्गोरिथ्म एक विशेष समस्या का सबसे अच्छा ज्ञात समाधान है। इसकी रणनीति और इसके कार्य के आधार पर, कई प्रकार के एल्गोरिदम हैं।
इनमें से कुछ प्रकार हैं: डायनेमिक एल्गोरिदम, रिवर्स एल्गोरिदम, ब्रूट फोर्स एल्गोरिदम, अवसरवादी एल्गोरिदम, एल्गोरिदम को चिह्नित करना और यादृच्छिक एल्गोरिदम, अन्य।
कई क्षेत्रों में एल्गोरिदम के अलग-अलग उपयोग हैं। कंप्यूटर क्षेत्र से, गणित से विपणन क्षेत्र तक। प्रत्येक क्षेत्र में समस्याओं को हल करने के लिए हजारों उपयुक्त एल्गोरिदम हैं।
एल्गोरिदम के प्रकारों का वर्गीकरण
अपने साइन सिस्टम के अनुसार
गुणात्मक एल्गोरिदम
ये एल्गोरिदम वे हैं जिनमें मौखिक तत्व रखे गए हैं। इस प्रकार के एल्गोरिथ्म का एक उदाहरण निर्देश या "स्टेप बाय स्टेप" है जो मौखिक रूप से दिए गए हैं।
खाना पकाने की विधि या DIY काम करने के निर्देशों के साथ ऐसा ही है।
मात्रात्मक एल्गोरिदम
वे गुणात्मक एल्गोरिदम के विपरीत हैं, क्योंकि संख्यात्मक तत्व रखे जाते हैं। इस प्रकार के एल्गोरिदम का उपयोग गणित में गणना करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक वर्गमूल को खोजने या एक समीकरण को हल करने के लिए।
कम्प्यूटेशनल एल्गोरिथ्म
वे एल्गोरिदम हैं जो कंप्यूटर के साथ बनाए जाते हैं; इनमें से कई एल्गोरिदम अधिक जटिल हैं और इसलिए एक मशीन के माध्यम से किया जाना चाहिए। वे मात्रात्मक एल्गोरिदम भी हो सकते हैं जो अनुकूलित हैं।
गैर-कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम
ये एल्गोरिदम वे हैं जो कंप्यूटर के साथ नहीं किए जा सकते हैं; उदाहरण के लिए, एक टेलीविजन प्रोग्रामिंग।
इसके कार्य के अनुसार
एल्गोरिथ्म को चिह्नित करना
यह एल्गोरिथम ग्राहकों के व्यवहार जैसे कारकों के आधार पर कीमतों को गतिशील रूप से निर्धारित करने के लिए स्वचालन का उपयोग करता है।
विक्रेता के लाभ को अधिकतम करने के लिए, बिक्री पर वस्तुओं के लिए मूल्य को स्वचालित रूप से निर्धारित करने का अभ्यास है। यह 1990 के दशक की शुरुआत से एयरलाइन उद्योग में एक आम बात है।
टैगिंग एल्गोरिथ्म अत्यधिक प्रतिस्पर्धी उद्योगों जैसे यात्रा और ऑनलाइन वाणिज्य में सामान्य अभ्यास है।
इस प्रकार का एल्गोरिथ्म बेहद जटिल या अपेक्षाकृत सरल हो सकता है। कई मामलों में उन्हें स्वयं-सिखाया जा सकता है या उन्हें परीक्षण के साथ लगातार अनुकूलित किया जा सकता है।
टैगिंग एल्गोरिथ्म ग्राहकों के साथ अलोकप्रिय हो सकता है क्योंकि लोग स्थिरता और निष्पक्षता को महत्व देते हैं।
सेवा
यह एक एल्गोरिथ्म है जहां परिणाम या जिस तरीके से परिणाम प्राप्त किया जाता है वह संभावना पर निर्भर करता है। उन्हें कभी-कभी यादृच्छिक एल्गोरिदम भी कहा जाता है।
कुछ अनुप्रयोगों में, इस प्रकार के एल्गोरिथ्म का उपयोग स्वाभाविक है, जैसे कि समय के साथ किसी मौजूदा या नियोजित प्रणाली के व्यवहार का अनुकरण करना। इस मामले में इसका परिणाम सौभाग्यशाली है।
अन्य मामलों में हल की जाने वाली समस्या नियतात्मक है, लेकिन इसे एक भाग्यशाली में तब्दील किया जा सकता है, और इसे संभाव्यता एल्गोरिथ्म लागू करके हल किया जा सकता है।
इस प्रकार के एल्गोरिदम के बारे में अच्छी बात यह है कि इसके आवेदन में परिष्कृत या गणितीय ज्ञान की आवश्यकता नहीं है। तीन मुख्य प्रकार हैं: संख्यात्मक, मोंटे कार्लो और लास वेगास।
संख्यात्मक विश्लेषण गणितीय विश्लेषण समस्याओं को हल करने के लिए प्रतीकात्मक जोड़तोड़ के बजाय सन्निकटन का उपयोग करता है। उन्हें इंजीनियरिंग और भौतिक विज्ञान के सभी क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।
उनके भाग के लिए, मोंटे कार्लो एल्गोरिदम संभावना के आधार पर उत्तर देते हैं। नतीजतन, इस एल्गोरिथ्म द्वारा उत्पादित समाधान सही हो सकते हैं या नहीं, क्योंकि उनके पास त्रुटि का एक निश्चित मार्जिन है।
इसका उपयोग डेवलपर्स द्वारा, गणितज्ञों द्वारा और वैज्ञानिकों द्वारा किया जाता है। वे लास वेगास एल्गोरिदम के साथ इसके विपरीत हैं।
अंत में, लास वेगास एल्गोरिदम की विशेषता है कि परिणाम हमेशा सही होगा, लेकिन सिस्टम अनुमानित संसाधनों से अधिक या अनुमानित से अधिक समय का उपयोग कर सकता है।
दूसरे शब्दों में: ये एल्गोरिदम संसाधनों के उपयोग के साथ एक प्रकार का जुआ बनाते हैं, लेकिन वे हमेशा सटीक परिणाम देते हैं।
गतिशील शेड्यूलिंग
डायनेमिक शब्द उस विधि को संदर्भित करता है जिसमें एल्गोरिथ्म परिणाम की गणना करता है। कभी-कभी समस्या का एक तत्व हल करना छोटी समस्याओं की एक श्रृंखला को हल करने पर निर्भर करता है।
इसलिए, समस्या को हल करने के लिए, छोटे उपप्रकारों को हल करने के लिए समान मूल्यों को फिर से गणना की जानी चाहिए। लेकिन इससे साइकिल की बर्बादी होती है।
इसे मापने के लिए, गतिशील प्रोग्रामिंग का उपयोग किया जा सकता है। इस मामले में, प्रत्येक उपप्रकार का परिणाम मूल रूप से याद किया जाता है; जब जरूरत होती है, उस मूल्य का उपयोग बार-बार गणना करने के बजाय किया जाता है।
हेयोरिस्टिक एल्गोरिदम
ये एल्गोरिदम वे हैं जो सभी संभव लोगों के बीच समाधान ढूंढते हैं, लेकिन वे गारंटी नहीं देते हैं कि इनमें से सबसे अच्छा मिलेगा। इस कारण से उन्हें अनुमानित या सटीक एल्गोरिदम नहीं माना जाता है।
वे आमतौर पर सर्वश्रेष्ठ के करीब एक समाधान पाते हैं, और इसे जल्दी और आसानी से ढूंढ भी लेते हैं। आम तौर पर इस प्रकार के एल्गोरिथ्म का उपयोग तब किया जाता है जब सामान्य तरीके से समाधान खोजना असंभव होता है।
बैकग्राउंडिंग एल्गोरिदम
वे एल्गोरिदम हैं जो उनके व्यवहार को देखकर निरस्त किए गए हैं। आमतौर पर वे मूल एल्गोरिथ्म के अनुमान होते हैं जो प्रतियोगिता या अध्ययन जैसे उद्देश्यों के लिए बनाए जाते हैं।
बाजार, अर्थव्यवस्था, मूल्य निर्धारण, संचालन और समाज पर उनके प्रभाव का अध्ययन करने के लिए एल्गोरिदम को रद्द किया जा सकता है।
लालची एल्गोरिथ्म
कई समस्याओं में, स्पष्ट निर्णय इष्टतम समाधान की ओर ले जाते हैं। इस प्रकार का एल्गोरिथ्म अनुकूलन समस्याओं पर लागू होता है।
एक जीवंत एल्गोरिथ्म के प्रत्येक चरण में, एक तार्किक और इष्टतम निर्णय किया जाता है, ताकि अंत में सबसे अच्छा समग्र समाधान तक पहुंच सके।
लेकिन ध्यान रखें कि एक बार निर्णय लेने के बाद इसे ठीक नहीं किया जा सकता है या भविष्य में इसे बदल नहीं सकता है।
लालची एल्गोरिथ्म की सत्यता का परीक्षण करना बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि इस वर्ग के सभी एल्गोरिदम एक इष्टतम वैश्विक समाधान के लिए नेतृत्व नहीं करते हैं।
संदर्भ
- एल्गोरिथम: प्रकार और वर्गीकरण। Gonitsora.com से पुनर्प्राप्त
- हेयोरिस्टिक एल्गोरिदम। छात्रों से पुनर्प्राप्त किया गया ।cei.upatras.gr
- एल्गोरिथम मूल्य निर्धारण (2016) क्या है। Simpleicable.com से पुनर्प्राप्त
- अंक विश्लेषण। Wikipedia.org से पुनर्प्राप्त
- संभाव्य एल्गोरिदम (2001)। Users.abo.fi से पुनर्प्राप्त किया गया
- एल्गोरिदम (2015) क्या हैं। Simpleicable.com से पुनर्प्राप्त
- मोंटे कार्लो एल्गोरिदम। Technopedia.com से पुनर्प्राप्त
- एल्गोरिदम के प्रकार। Lostipos.com से पुनर्प्राप्त
- रिवर्स एल्गोरिदम क्या हैं? Simpleicable.com से पुनर्प्राप्त