Iterated local search
ಇಟರೇಟೆಡ್ ಲೋಕಲ್ ಸರ್ಚ್ (ಐಎಲ್ಎಸ್) ಎಂಬುದು ಅನ್ವಯಿಕ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪದವಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟ ಅಥವಾ ಬೆಟ್ಟ ಹತ್ತುವ ವಿಧಾನಗಳ ಮಾರ್ಪಾಡನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನಗಳು ಸ್ಥಳೀಯ ಕನಿಷ್ಠದಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸುಧಾರಿತ ನೆರೆಹೊರೆಯವರು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ. ಒಂದು ಸರಳ ಮಾರ್ಪಾಡು ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟ ದಿನಚರಿಗೆ ಕರೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ವಿಭಿನ್ನ ಆರಂಭಿಕ ಸಂರಚನೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕೆ ಹಿಂದಿನ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಈ ಹಿಂದೆ ಕಂಡುಬಂದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಿನಿಮಾದ ಬಗೆಗಿನ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಮಿನಿಮಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ವಿತರಣೆಯು ಸೂಚ್ಯ ಊಹೆಯಾಗಿದೆಃ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಕನಿಷ್ಠದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಿನಿಮಾವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಸುಲಭ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಬಂಧನವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಏಕೈಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮುಂದಿನ ಓಟಕ್ಕೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಿನಿಮೈಸರ್ ಅನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಕಿಕ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬಲವಾಗಿರಬೇಕು, ಆದರೆ ಮೆಮೊರಿ-ಕಡಿಮೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪುನರಾರಂಭಕ್ಕೆ ಮರಳುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ತುಂಬಾ ಬಲವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇಟರೇಟೆಡ್ ಲೋಕಲ್ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಃ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಳೀಯ ಕನಿಷ್ಠವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವುದು; ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಪರಿಹಾರದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ನಂತರ ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಆಕರ್ಷಣೆಯ ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಪಥವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಲು ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯ ಬಲವು ಸಾಕಾಗಿರಬೇಕು, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಳೀಯ ಗರಿಷ್ಠಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಐಎಲ್ಎಸ್ಗಾಗಿ ಪೆರ್ಟರ್ಬೇಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸುಲಭದ ಕೆಲಸವಲ್ಲ. ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಅದೇ ಸ್ಥಳೀಯ ಕನಿಷ್ಠದಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಳ್ಳದಿರುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಉತ್ತಮ ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಯು ಬಹಳಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಕೆಟ್ಟ ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆಃ ತುಂಬಾ ದುರ್ಬಲಃ ಅದೇ ಸ್ಥಳೀಯ ಕನಿಷ್ಠಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ ತುಂಬಾ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆಃ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪುನರಾರಂಭ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆ ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಗೆ ಹಲವಾರು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳು ನಿದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿರುತ್ತವೆಃ ಸರಾಸರಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಪರೂಪವಲ್ಲ. ಅದರ ನಂತರ, ರನ್ ಟೈಮ್ನಲ್ಲಿ ಹಾದುಹೋಗುವ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸರಾಸರಿ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಪರ್ಟರ್ಬೇಷನ್ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಗೆ ಯಾವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೌಲ್ಯ ಎಂದು ಹೇಳುವ ಯಾವುದೇ ಆದ್ಯತೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಯಾಟಿಟಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಟಾಸಿ ಮ್ಯಾಕ್ಸ್-ಸ್ಯಾಟ್ಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಹುಡುಕಾಟ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು, ಇದು ಐಎಲ್ಎಸ್ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅವರು "ನಿರ್ದೇಶಿತ" ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದನ್ನು ಟಬು ಸರ್ಚ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಜಾರಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯ ನಂತರ ಅವರು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೂಲದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಶೋಧನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ಬಲವನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಉದ್ವಿಗ್ನತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಉಪ-ಭಾಗವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಲ್ಲದ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿಡುವುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯ ನಂತರ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಹಾರಗಳು ತುಂಬಾ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ ಹೊಸ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಜಾಬ್ ಶಾಪ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಫ್ಲೋ-ಶಾಪ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ವಾಹನ ರೂಟಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅನೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಹಲವಾರು ಸಂಯೋಜಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು