performance - Looking for a multidimensional optimization algorithm -
समस्या का विवरण
- भिन्न
श्रेणियां हैंजिसमेंतत्वोंकी एक मनमाना राशि होती है। - तीन भिन्न
विशेषताओंए, बी और सी हैं। प्रत्येक तत्व के पास एक अन्य इनविशेषताओं का वितरणयह वितरण एक सकारात्मक पूर्णांक मान के माध्यम से व्यक्त किया जाता है। उदाहरण के लिए, तत्व 1 में गुण हैंए: 42 बी: 1337 सी: 18। इन विशेषताओं का योग तत्वों के अनुरूप नहीं है
अब समस्या:
हम प्रत्येक श्रेणी से बिल्कुल एक तत्व चुनना चाहते हैं ताकि
उदाहरण: हम सभी चयनित तत्वों पर कम से कम 80 ए और 150 बी को हिट करना चाहते हैं और जितना संभव हो उतना सी चाहते हैं।
मैंने इस समस्या के बारे में सोचा है और एक कुशल समाधान की कल्पना नहीं कर सकते नमूना आकार लगभग 15 श्रेणियां हैं जिनमें से प्रत्येक में ~ 30 तत्व होते हैं, इसलिए ब्रूटोफोर्सिंग बहुत प्रभावी नहीं लगता क्योंकि संभावित रूप से 30 ^ 15 संभावनाएं हैं।
मेरा मॉडल यह है कि मुझे लगता है कि यह गहराई के साथ एक पेड़ के रूप में श्रेणियों की संख्या प्रत्येक गहराई स्तर एक श्रेणी का प्रतिनिधित्व करता है और हमें इस श्रेणी के एक तत्व को चुनने का विकल्प प्रदान करता है। जब एक नोड से गुजरते हैं, तो हम उस प्रतिनिधित्व तत्व की विशेषताओं को हमारी राशि में जोड़ते हैं जिसे हम अनुकूलित करना चाहते हैं।
अगर हम एक ही स्तर पर एक ही विशेषता संयोजन को कई बार दबाते हैं, तो हम उन्हें मर्ज करते हैं ताकि हम पहले से ही गणना किए गए मानों की कई गणना को दूर कर सकें। यदि हम एक स्तर पर पहुंचते हैं जहां एक मार्ग के तीनों गुणों में कम मूल्य होता है, तो हम इसे वहां से अब और नहीं पालन करते हैं।
हालांकि, सबसे बुरी स्थिति में इस पेड़ में अब तक ~ 30 ^ 15 नोड हैं ।
क्या आप में से कोई भी एक एल्गोरिथ्म के बारे में सोच सकता है जो मुझे इस समस्या को हल करने में सहायता कर सकता है? या आप यह समझा सकते हैं कि आपको क्यों लगता है कि इसके लिए एक एल्गोरिदम मौजूद नहीं है?
यह प्रश्न है बहुत भिन्नता के समान है। मैं इस समस्या के समाधान को देखकर शुरू करूँगा और देखेंगे कि आप इसे अपनी समस्या में कैसे लागू कर सकते हैं।
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