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- परिभाषा - हिल क्लाइम्बिंग का क्या अर्थ है?
- Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
- टेकोपेडिया हिल क्लाइम्बिंग बताते हैं
परिभाषा - हिल क्लाइम्बिंग का क्या अर्थ है?
पहाड़ी पर चढ़ना एक गणितीय अनुकूलन हेयुरिस्टिक विधि है जिसका उपयोग कई समस्याओं के कम्प्यूटेशनल रूप से चुनौतीपूर्ण समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है। यह स्थानीय खोज परिवार से संबंधित एक पुनरावृत्त विधि है, जो एक यादृच्छिक समाधान के साथ शुरू होती है और फिर पुनरावृत्त रूप से उस समाधान को एक समय में सुधारती है जब तक कि यह अधिक या कम अनुकूलित समाधान पर नहीं आता है।
Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
टेकोपेडिया हिल क्लाइम्बिंग बताते हैं
पहाड़ी चढ़ाई एक अनुकूलन तकनीक है जिसका उपयोग कम्प्यूटेशनल समस्या के लिए "स्थानीय इष्टतम" समाधान खोजने के लिए किया जाता है। यह एक समाधान के साथ शुरू होता है जो इष्टतम समाधान की तुलना में बहुत खराब होता है और फिर वहाँ से पुनरावृत्त होता है। यह "पड़ोसी" समाधान उत्पन्न करके करता है जो कि वर्तमान समाधान की तुलना में अपेक्षाकृत बेहतर है, सबसे अच्छा उठाता है और फिर प्रक्रिया को दोहराता है जब तक कि यह सबसे इष्टतम समाधान पर नहीं आता है क्योंकि यह अब कोई सुधार नहीं पा सकता है।
प्रकार:
- सरल - पाया जाने वाला पहला निकटतम नोड या समाधान चुना जाता है।
- सबसे मजबूत चढ़ाई - सभी उपलब्ध उत्तराधिकारी समाधानों पर विचार किया जाता है और फिर निकटतम व्यक्ति का चयन किया जाता है।
- स्टोचैस्टिक - एक पड़ोसी समाधान को यादृच्छिक पर चुना जाता है, और फिर यह तय किया जाता है कि वर्तमान नोड पर सुधार की मात्रा के आधार पर उस समाधान पर आगे बढ़ना है या नहीं।
पहाड़ी चढ़ाई को पुनरावृत्त किया जाता है - यह पूरी प्रक्रिया से गुजरता है और अंतिम समाधान संग्रहीत होता है। यदि एक अलग पुनरावृत्ति एक बेहतर अंतिम समाधान पाता है, तो संग्रहीत समाधान या स्थिति को बदल दिया जाता है। इसे शॉटगन हिल क्लाइम्बिंग भी कहा जाता है, क्योंकि यह अलग-अलग रास्तों को आज़माता है, जब तक कि यह सबसे अच्छी तरह से हिट न हो जाए, ठीक उसी तरह जैसे शॉटगन गलत है, लेकिन प्रोजेक्टाइल के व्यापक प्रसार के कारण अभी भी अपने लक्ष्य को मार सकता है। यह कई मामलों में बहुत अच्छी तरह से काम करता है क्योंकि यह पता चला है कि सीपीयू संसाधनों को प्रारंभिक स्थिति से सावधानीपूर्वक अनुकूलन की तुलना में अलग-अलग रास्तों की खोज में खर्च करना बेहतर है।