หุ้น:
อัลกอริทึมที่สำคัญ 10 ประเภท
ท่ามกลางความแตกต่าง ประเภทของอัลกอริทึม มีผู้ที่จำแนกตามระบบสัญญาณของพวกเขาและตามหน้าที่ของพวกเขา อัลกอริทึมเป็นชุดของขั้นตอนที่ดำเนินการเพื่อแก้ไขปัญหาดำเนินงานหรือทำการคำนวณ.
ตามคำนิยามพวกเขามักจะเข้มงวดและการออกแบบเชิงตรรกะเช่นการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเหมาะสมที่สุดสำหรับการแก้ปัญหาที่ยาก.
โดยทั่วไปอัลกอริทึมเป็นทางออกที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับปัญหาเฉพาะ ตามกลยุทธ์และหน้าที่ของมันมีอัลกอริธึมหลายประเภท.
บางประเภทเหล่านี้คือ: อัลกอริทึมแบบไดนามิกอัลกอริทึมย้อนกลับอัลกอริทึมกำลังดุร้ายอัลกอริทึมฉวยโอกาสอัลกอริทึมการทำเครื่องหมายและอัลกอริทึมแบบสุ่มหมู่คน.
อัลกอริทึมมีการใช้งานที่แตกต่างกันในหลายสาขา จากพื้นที่คอมพิวเตอร์ผ่านคณิตศาสตร์ไปยังพื้นที่ของ การตลาด. มีอัลกอริทึมที่เหมาะสมหลายพันรายการเพื่อแก้ปัญหาในแต่ละพื้นที่.
การจำแนกประเภทอัลกอริทึม
ตามระบบสัญญาณของมัน
อัลกอริธึมเชิงคุณภาพ
อัลกอริทึมเหล่านี้คือสิ่งที่วางองค์ประกอบทางวาจา ตัวอย่างของอัลกอริทึมประเภทนี้คือคำแนะนำหรือ "ทีละขั้นตอน" ที่ได้รับจากปากเปล่า.
นี่เป็นกรณีของสูตรหรือคำแนะนำสำหรับการทำงาน DIY.
อัลกอริธึมเชิงปริมาณ
สิ่งเหล่านี้ตรงกันข้ามกับอัลกอริธึมเชิงคุณภาพเนื่องจากมีการวางองค์ประกอบตัวเลข อัลกอริทึมประเภทนี้ใช้ในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ ตัวอย่างเช่นการค้นหาสแควร์รูทหรือแก้สมการ.
อัลกอริทึมการคำนวณ
มันเป็นอัลกอริธึมที่ทำกับคอมพิวเตอร์ อัลกอริทึมเหล่านี้จำนวนมากมีความซับซ้อนมากขึ้นดังนั้นจึงจำเป็นต้องทำผ่านเครื่อง พวกเขายังสามารถเป็นอัลกอริทึมเชิงปริมาณที่ปรับให้เหมาะสม.
อัลกอริทึมที่ไม่คำนวณ
อัลกอริทึมเหล่านี้เป็นสิ่งที่ไม่สามารถทำได้กับคอมพิวเตอร์ ตัวอย่างเช่นการเขียนโปรแกรมโทรทัศน์.
ตามฟังก์ชั่น
ขั้นตอนวิธีการติดฉลาก
อัลกอริทึมนี้ใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อกำหนดราคาแบบไดนามิกตามปัจจัยต่าง ๆ เช่นพฤติกรรมของลูกค้า.
เป็นวิธีปฏิบัติที่จะกำหนดราคาสำหรับรายการที่ขายโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มผลกำไรของผู้ขาย มันเป็นเรื่องธรรมดาในอุตสาหกรรมการบินมาตั้งแต่ต้นทศวรรษ 1990.
อัลกอริทึมการแท็กเป็นวิธีปฏิบัติทั่วไปในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันสูงเช่นการเดินทางและการค้าออนไลน์.
อัลกอริทึมประเภทนี้มีความซับซ้อนหรือค่อนข้างง่าย ในหลายกรณีพวกเขาสามารถเรียนรู้ด้วยตนเองหรือสามารถเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องกับการทดสอบ.
อัลกอริทึมการติดแท็กอาจไม่เป็นที่นิยมของลูกค้าเนื่องจากผู้คนมักจะให้คุณค่ากับความมั่นคงและความเป็นกลาง.
อัลกอริธึมที่น่าจะเป็น
มันเป็นอัลกอริทึมที่ผลลัพธ์หรือวิธีการที่ได้รับผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็น บางครั้งพวกเขาก็เรียกว่าอัลกอริทึมแบบสุ่ม.
ในบางแอปพลิเคชันการใช้อัลกอริทึมชนิดนี้เป็นธรรมชาติเช่นเมื่อจำลองพฤติกรรมของระบบที่มีอยู่หรือที่วางแผนไว้บางช่วงเวลา ในกรณีนี้ผลลัพธ์จะไม่สำคัญ.
ในกรณีอื่น ๆ ปัญหาที่ต้องแก้ไขนั้นกำหนดไว้ แต่สามารถเปลี่ยนเป็นโชคดีได้และสามารถแก้ไขได้โดยใช้อัลกอริธึมความน่าจะเป็น.
สิ่งที่ดีเกี่ยวกับอัลกอริทึมประเภทนี้คือแอปพลิเคชันไม่ต้องการความรู้ที่ซับซ้อนหรือทางคณิตศาสตร์ มีสามประเภทหลัก: ตัวเลข, Monte Carlo และ Las Vegas.
อัลกอริธึมเชิงตัวเลขใช้การประมาณแทนการใช้สัญลักษณ์เพื่อแก้ไขปัญหาของการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ พวกเขาสามารถนำไปใช้ในทุกสาขาของวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์กายภาพ.
ในทางกลับกันอัลกอริธึม Monte Carlo สร้างการตอบสนองตามความน่าจะเป็น ดังนั้นโซลูชันที่ผลิตโดยอัลกอริทึมนี้อาจหรืออาจไม่ถูกต้องเนื่องจากมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย.
มันถูกใช้โดยนักพัฒนาโดยนักคณิตศาสตร์และนักวิทยาศาสตร์ พวกเขาจะเปรียบเทียบกับอัลกอริทึมลาสเวกัส.
ในที่สุดอัลกอริทึมของลาสเวกัสมีลักษณะเนื่องจากผลลัพธ์จะถูกต้องเสมอ แต่ระบบสามารถใช้ทรัพยากรได้มากกว่าที่คาดการณ์ไว้หรือมากกว่าเวลาที่คาดการณ์ไว้.
กล่าวอีกนัยหนึ่ง: อัลกอริธึมเหล่านี้เป็นการเดิมพันด้วยการใช้ทรัพยากร แต่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำเสมอ.
การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก
คำไดนามิกหมายถึงวิธีการที่อัลกอริทึมคำนวณผลลัพธ์ บางครั้งการแก้ไของค์ประกอบของปัญหาขึ้นอยู่กับการแก้ปัญหาชุดเล็ก ๆ.
ดังนั้นเพื่อแก้ปัญหาต้องคำนวณค่าเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำอีกเพื่อแก้ปัญหาย่อยที่เล็กลง แต่สิ่งนี้สร้างความสิ้นเปลืองของวงจร.
เพื่อแก้ไขปัญหานี้สามารถใช้การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก ในกรณีนี้โดยทั่วไปผลลัพธ์ของแต่ละปัญหาย่อยจะถูกจดจำ เมื่อจำเป็นต้องใช้ค่านั้นแทนการคำนวณซ้ำแล้วซ้ำอีก.
ขั้นตอนวิธีแก้ปัญหา
อัลกอริธึมเหล่านี้คือสิ่งที่ค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่เป็นไปได้ทั้งหมด แต่ไม่รับประกันว่าจะพบสิ่งที่ดีที่สุด ด้วยเหตุผลดังกล่าวจึงถือว่าเป็นอัลกอริธึมโดยประมาณหรือไม่แม่นยำ.
พวกเขามักจะหาทางแก้ปัญหาที่ใกล้ที่สุดและพวกเขาพบมันอย่างรวดเร็วและง่ายดาย โดยทั่วไปอัลกอริทึมประเภทนี้จะใช้เมื่อไม่สามารถหาวิธีแก้ปัญหาได้ตามปกติ.
อัลกอริทึมกลับ
พวกเขาเป็นอัลกอริทึมที่ถูกเพิกถอนโดยสังเกตพฤติกรรมของพวกเขา โดยทั่วไปแล้วการประมาณอัลกอริทึมดั้งเดิมที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เช่นการแข่งขันหรือการศึกษา.
สามารถยกเลิกอัลกอริทึมเพื่อศึกษาผลกระทบที่มีต่อตลาดเศรษฐกิจการกำหนดราคาการดำเนินงานและสังคม.
อัลกอริทึม Ravenous
ในหลาย ๆ ปัญหาการตัดสินใจโลดโผนนำไปสู่ทางออกที่ดีที่สุด อัลกอริทึมประเภทนี้ใช้ได้กับปัญหาการปรับให้เหมาะสม.
ในแต่ละขั้นตอนของอัลกอริทึมที่โลดโผนจะทำการตัดสินใจอย่างมีเหตุผลและเหมาะสมที่สุดเพื่อให้ได้โซลูชันระดับโลกที่ดีที่สุด.
แต่คุณต้องจำไว้ว่าเมื่อตัดสินใจแล้วจะไม่สามารถแก้ไขหรือเปลี่ยนแปลงได้ในอนาคต.
การทดสอบความจริงของอัลกอริธึมที่ไม่สำคัญนั้นสำคัญมากเนื่องจากอัลกอริธึมบางชนิดไม่นำไปสู่การแก้ปัญหาระดับโลกที่ดีที่สุด.
การอ้างอิง
- อัลกอริทึม: ประเภทและการจำแนกประเภท กู้คืนจาก gonitsora.com
- ขั้นตอนวิธีแก้ปัญหา สืบค้นจาก students.cei.upatras.gr
- การกำหนดราคาอัลกอริทึมคืออะไร (2016) กู้คืนจาก simplicable.com
- การวิเคราะห์ตัวเลข สืบค้นจาก wikipedia.org
- อัลกอริธึมที่น่าจะเป็น (2001) เรียกดูจาก users.abo.fi
- อัลกอริทึมคืออะไร (2015) กู้คืนจาก simplicable.com
- อัลกอริทึม Monte Carlo กู้คืนจาก technopedia.com
- ประเภทของอัลกอริทึม กู้คืนจาก lostipos.com
- อัลกอริทึมแบบย้อนกลับคืออะไร? กู้คืนจาก simplicable.com