polyglot-tagger/wikipedia-language-snippets-filtered huggingface dataset:
ಧಾತುಲಭ್ಯತೆಯ ಸಮೃದ್ಧಿ ಆಧಾರಿತ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಭೂಚಿಪ್ಪಿನ 2.8%ರಷ್ಟಿರುವ ಸೋಡಿಯಮಿನ ಕ್ರಮಾಂಕ 6. ಕ್ಷಾರಲೋಹಗಳ ಪೈಕಿ ಸಮೃದ್ಧ ಲಭ್ಯ. ನಿಸರ್ಗದಲ್ಲಿ ಸೋಡಿಯಮ್ ಸಂಯುಕ್ತರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯ. ಸಮುದ್ರನೀರಿನಲ್ಲಿ ಲೀನಿಸಿರುವ ಪದಾರ್ಥಗಳ ಪೈಕಿ ಇದರ ಸಂಯುಕ್ತ ಸೋಡಿಯಮ್ ಕ್ಲೋರೈಡಿಗೆ ಅಗ್ರಸ್ಥಾನ . ಸೋಡಿಯಮ್ ಕ್ಲೋರೈಡ್ , ಕಾರ್ಬೊನೇಟ್ , ನೈಟ್ರೇಟ್ , ಬೋರೇಟ್ ಮತ್ತು ಸಲ್ಫೇಟ್ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಲಭ್ಯ. ಪ್ರಾಣಿ ಮತ್ತು ಸಸ್ಯ ಊತಕಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಇದೆ. ಸಮುದ್ರನೀರು, ಲವಣ ಮತ್ತು ಕ್ಷಾರ ಸರೋವರಗಳು, ಖನಿಜ ಚಿಲುಮೆಗಳು ಪ್ರಧಾನ ಆಕರಗಳು. ಸೂರ್ಯ ಹಾಗೂ ಇತರ ನಕ್ಷತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಲೇಶಧಾತು . ವಿದ್ಯುದ್ವಿಭಜನೆ ತಂತ್ರದಿಂದ ಸೋಡಿಯಮ್ ಹೈಡ್ರಾಕ್ಸೈಡಿನಿಂದ ಧಾತು ಸೋಡಿಯಮನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿದ್ದು ಬ್ರಿಟಿಷ್ ರಸಾಯನವಿಜ್ಞಾನಿ ಹಂಫ್ರಿ ಡೇವಿ . ಸಂಲಯಿತ ಸೋಡಿಯಮ್ ಕ್ಲೋರೈಡಿನ ವಿದ್ಯುದ್ವಿಭಜನೆ ಯಿಂದ ಈಗ ಇದರ ವಾಣಿಜ್ಯೋತ್ಪಾದನೆ.
ನೀರಿನಲ್ಲಿ ತೇಲುವ ಬೆಳ್ಳಿಬಿಳುಪಿನ ಮೃದುಲೋಹ. 0.4 ಕಾಠಿಣ್ಯಾಂಕವುಳ್ಳ ಧಾತು ಸೋಡಿಯಮನ್ನು ಕೊಠಡಿತಾಪದಲ್ಲಿ ಚಾಕುವಿನಿಂದ ಕತ್ತರಿಸಬಹುದು. ಅತಿ ಕಡಿಮೆ ತಾಪಗಳಲ್ಲಿ ಭಿದುರ. ಉತ್ತಮ ಉಷ್ಣ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುದ್ವಾಹಕ. ರಾಸಾಯನಿಕವಾಗಿ ಅತಿ ಪಟು ಲೋಹ. ನೀರಿನೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ವಾಯುವಿನಲ್ಲಿರುವ ಆಕ್ಸಿಜನ್ನಿನೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಿ ಸನ್ನಿವೇಶಾನುಸಾರ ಸೋಡಿಯಮಿನ ಆಕ್ಸೈಡ್, ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಅಥವಾ ಪೆರಾಕ್ಸೈಡನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂದೇ, ಇದನ್ನು ನೈಟ್ರೊಜನ್ನಿನಂಥ ಜಡಾನಿಲಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಕೆರೊಸಿನ್ , ನ್ಯಾಫ್ತಗಳಂಥ ಜಡದ್ರವಗಳಲ್ಲಿ ಇಡಬೇಕು.
ಉಚ್ಚಪಟುತ್ವದ ಧಾತು ಸೋಡಿಯಮ್. ಹೆಚ್ಚುಕಡಿಮೆ ಎಲ್ಲ ಕಾರ್ಬನಿಕ ಮತ್ತು ಅಕಾರ್ಬನಿಕ ಅಯಾನುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಗವಾಗಿ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದೇ ಇದಕ್ಕೆ ಸಾಕ್ಷಿ. ಇರುವ ಒಂದು ವೇಲೆನ್ಸ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಳೆದುಕೊಂಡು ಬಣ್ಣವಿಲ್ಲದ ಸೋಡಿಯಮ್ ಅಯಾನಾಗುವುದೇ ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ.
ನೀರಿನೊಂದಿಗೆ ಸೋಡಿಯಮ್ ಬಿರುಸಾಗಿ ವರ್ತಿಸಿ ಸೋಡಿಯಮ್ ಹೈಡ್ರಾಕ್ಸೈಡ್ ಮತ್ತು ಹೈಡ್ರೊಜನ್ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹಿರುಷ್ಣಕ ಕ್ರಿಯೆಯಾದುದರಿಂದ ಹೈಡ್ರೊಜನ್ನಿಗೆ ಬೆಂಕಿಹೊತ್ತಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು.
ಸೋಡಿಯಮ್ ಒಂದು ಮೂಲಧಾತು ಲೋಹ. ಅಡಿಗೆ ಉಪ್ಪು ಸೋಡಿಯಮ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೋರೀನ್‍ಗಳ ಸಂಯುಕ್ತ.
ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪತ್ತಿ ಮಾಡುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಹಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಿವೆ:
ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಹೊಂದಿಕೆ ಕಾರ್ಯ ದ ಮೌಲ್ಯಾಂಕನ ಮಾಡುವುದೇ ಕೃತಕ ವಿಕಸನ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಮತ್ತು ಪರಿಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಅಂಶ. ಜಟಿಲ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತಾರದ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್‌ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅನೇಕ ವೇಳೆ ಅಧಿಕ ವೆಚ್ಚದ ಹೊಂದಿಕೆ ಕಾರ್ಯ ಮೌಲ್ಯಾಂಕನಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಸಂರಚನಾತ್ಮಕ ಉತ್ತಮೀಕರಣದ ಸಮಸ್ಯೆಯಂತಹ ನಿಜ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಮೌಲ್ಯಾಂಕನದ ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಹಲವು ಘಂಟೆಗಳಿಂದ ಹಲವು ದಿನಗಳೇ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ ವಿಧಾನವು ಈ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಜೊತೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಖಚಿತವಾದ ಮೌಲ್ಯಾಂಕನವನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸದೆ, ಗಣನೆಗೆ ಸಮರ್ಥವಾದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್ಅನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಇರಬಹುದು. ನಿಜ ಜೀವನದ ಜಟಿಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದಾಗ, ಅಂದಾಜಿನ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯೇ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಇರುವ ಆಶಾದಾಯಕ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿರಬಹುದು.
ಉಳಿದ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ "ಉತ್ತಮ" ಎಂಬುದು ಬರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿಯೂ ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಮಾನದಂಡವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ.
ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಡೇಟಾ ಗುಂಪುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟ, ಜಿನೋಮ್‌ಗಳು ಪರಿಹಾರಗಳ ಕಡೆಗೆ ಬಹುಬೇಗ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇದು ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳ ಡೇಟಾಗಳಿಗೆ ಮಾನ್ಯವಾಗದೇ ಹೋಗಬಹುದು. ಹೇಗಾದರೂ ಮಾಡಿ ಅನುವಂಶಿಕ ವಿವಿಧತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಬೇಗ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದರ ಮೂಲಕ ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರೋಪಾಯ ಸೂಚಿಸಲು ಹಲವು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟ ಕುಸಿದಾಗ ರೂಪಾಂತರ ಹೊಂದುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಹುಟ್ಟಿದ ಧಾತುಗಳನ್ನು ಜೀನ್ ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ ಪೂರ್ತಿ ಹೊಸತನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ. ಮತ್ತೆ, ವಿಕಸನದ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು "ಕಾಮಾ ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಟಜೀಸ್‌" ಎನ್ನುವ ಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದರಲ್ಲಿ ಮೂಲವನ್ನು ಕಾಪಿಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೊಸಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂತತಿಯಿಂದಲೇ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಫಿಟ್‌ನೆಸ್ ಅಳತೆಯು ಕೇವಲ ಸರಿ/ತಪ್ಪು ಎಂಬ ಅಳತೆಯಾಗಿದ್ದಾಗ, ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಅಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರದ ಮೇಲೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಿರಲು ಯಾವುದೇ ದಾರಿ ಇಲ್ಲ ಈ ಪ್ರಸಂಗಗಳಲ್ಲಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶೋಧನೆಯು ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಷ್ಟೇ ಬೇಗ ಪರಿಹಾರ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಹೀಗಿದ್ದರೂ, ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕೊಡುತ್ತಾ ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಯಶಸ್ಸು/ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ಕೊಟ್ಟರೆ, ಆಗ ಯಶಸ್ಸು-ವೈಫಲ್ಯದ ಅನುಪಾತವು ಸರಿಯಾದ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್‌ ಅಳತೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಆಯ್ಕೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅನುವಂಶಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ, ಆದರೆ ಕ್ರಾಸ್‌‍ಓವರ್ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯವಿದೆ. ಕೆಲವರು ವಾದಿಸುವುದೇನೆಂದರೆ, ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖವಾದದ್ದು, ಸಾಮರ್ಥ್ಯವುಳ್ಳ ಪರಿಹಾರಗಳು ನಾಶವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಮಾತ್ರ ಪರಿವರ್ತನೆ ಅವಶ್ಯಕ ಎಂದು. ಉಳಿದವರು ವಾದಿಸುವುದೇನೆಂದರೆ ಮೂಲತಃ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಮೂಲಕ ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಹೊಸಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಇಲ್ಲದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ . ಫೊಗೆಲ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಪರಿವರ್ತನೆ ಆಧಾರಿತ ಶೋಧನೆಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೂ ನೋ ಫ್ರೀ ಲಂಚ್ ಸೂತ್ರವನ್ನೇ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಚರ್ಚೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ ಈ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಿಗೆ ಯೋಗ್ಯತೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.
ಅನೇಕ ವೇಳೆ, ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಕಠಿಣ ಶೋಧನಾ ವಲಯಗಳಿಗೆ ಕೂಡ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಒಳ್ಳೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುತ್ತವೆ. ವಿಕಸನದ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲೂ ಕೂಡ ಇದು ಸತ್ಯ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಕೂಲತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಬೇರೆ ಅನುಕೂಲತೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡು ಹಿಡಿಯಬಹುದು . ಪರ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಪೂರಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೆಂದರೆ, ವಿಕಸನದ ಯೋಜನೆಗಳು, ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು,ಸಿಮ್ಯುಲೆಟೆಡ್ ಅನೀಲಿಂಗ್, ಗೌಸಿಯನ್ ಅಡಾಪ್‌ಟೇಷನ್, ಹಿಲ್ ಕ್ಲೈಂಬಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ಇರುವೆ ವಸಾಹತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಷನ್‌, ಪಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಷನ್‌) ಮತ್ತು ಇಂಟಿಜರ್ ಲೀನಿಯರ್ ಪ್ರೊಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌‍ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು. ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸೂಕ್ತ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ವಿವಾದಾಸ್ಪದವಾಗಿದೆ.
ಈಗಿನ ಎಲ್ಲ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಯುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಂತೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಪಟ್ಟಿಯ ಪ್ರಮಾಣ, ಈ ಸ್ಥಿರಾಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸೂಕ್ತ. ಅತಿ ಚಿಕ್ಕ ಪರಿವರ್ತನೆ ಪ್ರಮಾಣವು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಮರುಜೋಡಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣ ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚು ಇದ್ದರೆ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಅಕಾಲಿಕ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದಕ್ಕೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿ ಕೊಡಬಹುದು. ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಪ್ರಮಾಣ ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದಾಗ ಸಂಭಾವಿತ ಆಯ್ಕೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಒಳ್ಳೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳು ನಷ್ಟವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ. ಆಯ್ಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದಾದ ’ಮಾನದಂಡಗಳ ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಪರಿಮಿತಿ’ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಇದೆ ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇಲ್ಲ.
ಇರುವೆ ವಸಾಹತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಷನ್‌ ಹಲವು ಇರುವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಹಾರ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಹತ್ತಿರದ ಉಪಯುಕ್ತ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಕಂಡಿಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟದ ಇತರೆ ರೂಪಗಳಿಗಿಂತ ಕೆಳಮಟ್ಟದ್ದಾದರೂ, ಯಾವ ತೊಂದರೆಗಳಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ಅಥವಾ ಆಧುನಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲವೋ, ಹಾಗಾಗಿ ಬೇರೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲವೋ ಆಗ ಇವುಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಮರ್ಥವಾಗುತ್ತವೆ.
ವಿಕಸನ ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಂದ ಉತ್ತೇಜಿತಗೊಂಡದ್ದು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯ ಕ್ರಮಾವಳಿ. ವಿಕಸನ ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ ಎಂಬುದು ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಕ್ಕೋಸ್ಕರ ಅವುಗಳ ಪರಿಸರದ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಅಧ್ಯಯನ. ಇದರ ಮೂಲ ತತ್ವ ಏನೆಂದರೆ, ಒಂದು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಾತಾವರಣಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಪ್ರಾಣಿ ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಗಣತಿಯ ಮೇಲೆ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಥಿತಿಯ ತೊಂದರೆಗಳು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮೊದಲಾದ ತೊಂದರೆಗಳಿಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದೆ .
ಕ್ರಾಸ್‌-ಎಂಟ್ರೊಪಿ ವಿಧಾನ ಕ್ರಾಸ್‌ ಎಂಟ್ರೊಪಿ ವಿಧಾನವು ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ಸ್‌ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸ್ಥಿರರಾಶೀಕೃತ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪತ್ತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ರಾಸ್‌ ಎಂಟ್ರೊಪಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿರರಾಶಿಯನ್ನು ಆಧುನೀಕರಣಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಮುಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಇದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸಿಗುತ್ತವೆ.
ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯು ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಂಥದ್ದೇ ಗಣತಿ ಅವಯವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ನಂಬಿಕೆ ಪ್ರದೇಶ ಎನ್ನುವ ಬೌದ್ಧಿಕ ಅವಯವವನ್ನೂ ಹೊಂದಿದೆ.
ವಿಕಸನದ ರೀತಿಗಳು ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟ ಮರುಜೋಡಣೆಯಿಂದ ಏಕವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ವಿಕಸನದ ರೀತಿಗಳ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ನಿಜಮೌಲ್ಯದ ನೆಲದಲ್ಲಿಯೇ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳು ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಿರರಾಶಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸ್ವಯಂ‌-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ವಿಕಸನದ ಪ್ರೊಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌‍ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನೇ ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಅವು ಸ್ಥಿರರಾಶಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ವಯಂ‌-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಬಹುಮೂಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಸುವಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಲ್ಲುದು.
ಹೊರಗಿನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೆಷನ್ ವಿಭಿನ್ನವಾದ , ಈ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಪರಿಹಾರ ಸಮೂಹದ ಜೊತೆಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕ್ರಮವಾಗಿ ಒಂದು ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಕೆಟ್ಟ ಅಂಶವಾಗಿ ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವದ ಆಯ್ಕೆಯಾದರೆ ಈ ಗುಣಮಟ್ಟ ಅಳತೆ ಕೊಡಲು ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಅವಯವಗಳ ಅನುಮತಿ ಕೊಡಬೇಕು. ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಹಿಂದಿರುವ ಈ ಕಾಯುವಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಕಡಿಮೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅವಯವಗಳನ್ನು ತೆಗೆದು ಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ತತ್‍ಕ್ಷಣದ ಅಭಿವೃದ್ದಿಪಡಿಸಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆರಿಸಿ ಅವಯವಗಳನ್ನು ಬದಲಿಯಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕು. ಇದು ’ಜಿಎ’ಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕೆಲವು ಒಳ್ಳೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ಗಾಸಿಯನ್ ಅಳವಡಿಕೆ (ಸಹಜ ಅಥವಾ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಅಳವಡಿಕೆ, ಗಳ ಜೊತೆ ಆಗುವ ಗೊಂದಲವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗಿದೆ) ಇದು ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂ ನ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಉದ್ದೇಶ ಹೊಂದಿದೆ.
ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೆರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಪ್ತಿಮೈಸೆಶನ್ ಗೆ ಸಹ ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಎಲ್ಲ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಸ್ವೀಕಾರಕ್ಕೆ ಸಮಂಜಸವಾದ ಕೆಲವು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಮೇಲಿದೆ.
ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು, ಮಾಹಿತಿ ಪಡೆಯಲು ಬೇಕಾಗುವ ಕೆಲಸದಿಂದ ಭಾಗಿಸಿ ಇದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಬಹುದು.
ಏಕೆಂದರೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಫಿಟ್ ನೆಸ್ ನ ಬದಲಾಗಿ ಸರಾಸರಿ ಫಿಟ್ ನೆಸ್ ನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಕಣಿವೆಗಳ ಮಧ್ಯ ಶಿಖರಗಳು ಮಾಯವಾಗುವಂತೆ ಭೂಪ್ರದೇಶ ಸಮತಟ್ಟಾಗುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಫಿಟ್ ನೆಸ್ ಭೂಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪರ್ವತ ಶಿಖರವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಇದು ಕೆಲವು "ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆ" ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೂಡ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಖಚಿತವಾದ ದಶಮಾನ ಪದ್ದತಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧನೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಕುರಿತಾದ ಒಂದು ಹಂತದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗೌಸಿಯನ್‌ ಪ್ರಕಾರ ಕಡಿಮೆ ಸದೃಡತೆಯನ್ನು ಹಾಗೇ ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಲೆ ಹಾಕುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅನುವಂಶಿಕ ಪ್ರೊಗ್ರ್ಯಾಮಿಂಗ್‌ ಎನ್ನುವುದುಜಾನ್‌ ಕೋಜರವರು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟುದಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ ಸ್ಥಿರರಾಶಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್‌ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಡಾಪ್ಟೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ ಪ್ರೋಗ್ಯಾಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಾಗ, ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪಟ್ಟಿ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗಿ, ವೃಕ್ಷ-ಆಧಾರಿತ ಆಂತರಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುವಂಶಿಕ ಪ್ರೊಗ್ರ್ಯಾಮಿಂಗ್‌ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ವಿಷಯದಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಿ ಗುಂಪು ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ವಿಕಸನದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ಉಪ-ವರ್ಗದ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರಿಕರಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ಹಿಂದೆ ವಿಕಸನದ ಯೋಜನೆಯು ಇಮ್ಯಾನ್ಯುಯಲ್ ಫಲ್ಕೆನರರ್‌ರ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಇದು ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹಾರ ಮಾಡುವುದು. . ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾದ ಸಮೂಹಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ವಿಭಜನೆ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಒಂದು ಗುಂಪು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತಕ್ಕಮಟ್ಟಿಗಿನ ಕ್ರಮದ ಮೂಲಕ ಒಡೆಯಲಾಗುವುದು. ಇದನ್ನು ಜೀನ್ಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮನಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಈ ತರಹದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಿನ್ ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ,ರೇಖೆಯ ಸಮತೋಲನ,ಸಮೂಹ .ಅಂತರ ಅಂದಾಜು, ಸಮಾನ ಫೈಲ್ಸ್,ಇತ್ಯಾದಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.ಈ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರದರ್ಶನ ತೋರಿವೆ. ಜೀನ್ಸ್‌ಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇರುವ ಗುಂಪುಗಳ ಎತ್ತರ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಚಾಲಕಗಳು ಇಡೀ ಗುಂಪು ಐಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹಾಳು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಬಿನ್‌ ಪ್ಯಾಕೆಜಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯನ್ನು ಹೈಬ್ರಿಡೈಸ್‌ ಮಾಡಲು ’ಡಾಮಿನೆನ್ಸ್‌ ಕ್ರೈಟೀರಿಯನ್‌ ಆಫ್‌ ಮಾರ್ಟೆಲ್ಲೊ ಅಂಡ್‌ ಟೋತ್‌ ಈವರೆಗಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಹಾರ್ಮೊನಿ ಹುಡುಕಾಟ ಎನ್ನುವುದು ಉತ್ತಮೀಕರಣದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಂಗೀತಗಾರರ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಒಂದು ಕ್ರಮಾವಳಿ.
ಸಂವಹನಾತ್ಮಕ ವಿಕಸನದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೆಂದರೆ ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಕಸನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಷನಲ್‌ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್‌ ಫಂಕ್ಷನ್‌ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು, ಸಂಗೀತ, ಕಲಾತ್ಮಕ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರನ ಅಭಿರುಚಿಗೆ ಹೊಂದುವ ರೂಪಗಳು.
ಮೆಮೆಟಿಕ್‌‍ ಕ್ರಮಾವಳಿ, ಇದನ್ನು ಹೈಬ್ರಿಡ್‌ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವಿಕಸನ ವಿಧಾನ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ವಿಕಸನದ ಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆಮೆಟಿಕ್‌ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಮೆಮೆಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ವಂಶಾವಳಿಗಳಂತಲ್ಲದೇ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಕಸನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ.
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೆಕಾಟ್ರೊನಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಾಂಡ್ ಗ್ರಾಪ್ಸ್ ಮತ್ತು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಪ್ರೊಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕೈಗಾರಿಕ ಸಾಧನವು ಮಾದರಿ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಹಿಡಿಕೆ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಬಳಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹಣಕಾಸು ಆಡಳಿತ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕೃತಕಗೊಂಡ ವ್ಯಾಪಾರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ವಿನ್ಯಾಸ, ಸಂಘಟಿತ ಮೂಲವಸ್ತು ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಶ್‌ವರ್ಥಿನೆಸ್, ಭಾರದ ಉಳಿತಾಯ ಮತ್ತು ಇನ್ನಿತರ ಲಕ್ಷಣಗಳಿಗಾಗಿ ಆಟೊಮ್ಯಾಟಿವ್ ಘಟಕಗಳ ಬಹು-ವಿಷಯಾತ್ಮಕ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕುರಿತಂತೆ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಕೋಡ್-ಬ್ರೇಕಿಂಗ್, ಒಂದು ಸರಿಯಾದ ಅಸಂಕೇತೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸೊನ್ನೆಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಹಾರ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕನ್ಫಿಗರೇಷನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ 60 ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಿಸ್ಟಂಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಣು ಕನ್‌ಫಿಗರೇಷನ್ಸ್‌ನ ಭೌತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್.
ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಸರ್ಕ್ಯುಟ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ಇವಾಲ್ಯುಯೇಬಲ್ ಹಾರ್ಡ್‍ವೇರ್‌ ಎಂದು ಚಿರಪರಿಚಿತ.
ಜಾಬ್-ಶಾಪ್ ನಿಗದಿಯು ಸೇರಿದಂತೆ ನಿಗದಿಗೊಳಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್. ಅನುಕ್ರಮದ ಆಧಾರಅಥವಾ ಅನುಕ್ರಮವಲ್ಲದ ಆಧಾರದಲ್ಲಿನ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ನಿಗದಿ ಮಾಡಿದ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿಳಂಬವಾಗಿ ದಂಡಗಳನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಧಿಕಗೊಳಿಸಲು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾದ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಲಿಕೆಯ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮಾಧಾರವು ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಾಧ್ಯಯನದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವ್ಯಾಕರಣ ದಾಖಲಾತಿ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಯ ಇತರೆ ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಕೆಲವು ಪದ ಗ್ರಹಿಕೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ನಿವಾರಣೆಯಾಗಿವೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ಸ್; ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪುನಾರ್ವರ್ತಿತವಾಗುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ಸ್
ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್‌ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೇವ್‌ಲೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
ಪ್ಯಾರಲ್ಲೈಜೇಶನ್ ಆಫ್ / ಇನ್‍ಕ್ಲೋಡಿಂಗ್ ಯುಸ್ ಆಫ್ ಹೈರಾರಿಕಿಕಲ್ ಡಿಕಾಪೋಜಿಶನ್ ಆಫ್ ಪ್ರಾಬ್ಲೆಮ್ ಡೊಮೈನ್ಸ್ ಆ‍ಯ್೦ಡ್ ಡಿಸೈನ್ ಸ್ಪೇಸ್ಸ್ ನೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಆಫ್ ಇರೆಗ್ಯುಲರ್ ಶೇಪ್ಸ್ ಯುಸಿಂಗ್ ಪೀಚರ್ ಮ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಆ‍ಯ್೦ಡ್ .
ಕೊಬ್‌ವೆಬ್ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಆರ್ಥಿಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿಚಾರಶಕ್ತಿಯುಳ್ಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು
ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೋಶಗಳ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಯಂತ್ರ-ಘಟಕ ಗುಂಪುಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ಯುದ್ಧತಾಂತ್ರಿಕ ಸ್ವತ್ತು ನಿಗದಿ ಮತ್ತು ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮಾನತೆ ತಂತ್ರಗಳು.
ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಘರ್ಷಿತವಲ್ಲದ ತರಗತಿ ಸಮಯ ನಿಗದಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಂತಹ ಸಮಯನಿಗದಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು.
ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕೃತ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಕೂಡಲೇ ಪಡೆಯಲಾಗದಿದ್ದಾಗ, ಕೃತಕ ನರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದು.
ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಆಸಕ್ತಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಡೆಸ್ಕ್‌ಟಾಪ್‌‌ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಾದ ನಾಟಕೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಿಂದ ಹೊಸ ತಂತ್ರವನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರುವುದು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. 1980ರ ದಶಕದ ಅಂತ್ಯದಲ್ಲಿ, ಜೆನೆರಲ್‌ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್‌ ಸಂಸ್ಥೆಯು ವಿಶ್ವದ ಮೊದಲ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಉತ್ಪತ್ತಿಯನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಅದೊಂದು ಔದ್ಯೋಗಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ರಚಿಸಿದ ಮೇನ್‌-ಫ್ರೇಮ್‌ ಆಧಾರಿತ ಉಪಕರಣ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ. 1989ರಲ್ಲಿ, ಆಕ್ಸ್‌‌‌ಸೈಲ್ಸ್ ಇನ್‌ಕಾರ್ಪೋರೇಷನ್‌ ವಿಶ್ವದ ಎರಡನೇ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಉತ್ಪತ್ತಿ ಮತ್ತು ಡೆಸ್ಕ್‌ಟಾಪ್‌ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಾಗಿ ಮಾಡಿದ ಮೊದಲ ಉತ್ಪತ್ತಿ ಎವಾಲ್ವರ್‌ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿತು. ದಿ ನ್ಯೂ ಯಾರ್ಕ್‌ ಟೈಮ್ಸ್‌ನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಬರಹಗಾರ ಜಾನ್‌ ಮಾರ್ಕ್‌ಆಫ್‌ 1990ರಲ್ಲಿ ಎವಾಲ್ವರ್‌ ಬಗೆಗೆ ಬರೆದ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಪ್ರತಿ ಕ್ರೊಮೊಸೋಮ್‌ಗಳು ಬಿಟ್ ಸರಣಿಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ನ್ಯುಮರಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳುಪೂರ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಹಾಗಿದ್ದಾಗ‍ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ರಿಪ್ರೆಸೆಂಟೆಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ.
ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ವಿಕಸನದ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ವಾಸ್ತವಿಕ ಮೌಲ್ಯದ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ವಿಚಾರವನ್ನು ನಿವೇದಿಸಲಾಯಿತು ಆದರೆ ಇದು ನಿಜವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಬಳಕೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿಜವಾಗಿ 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಹಾಲೆಂಡ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಥಿಯರಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಥಿಯರಿ ಬೆಂಬಲ ರಹಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ . ಮೂಲ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಬಿಟ್ ಲೆವೆಲ್‌‍ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯುಟೆಶನ್ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ಭಿನ್ನತೆಗಳು ವರ್ಣತಂತುವನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಂತೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ, ಇವು ಆದೇಶ ನೀಡುವ ಟೇಬಲ್ಲಿಗೆ ಸೂಚಕಗಳು, ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪಟ್ಟಿಯ ಮೂಲ, ಸಣ್ಣ ಚೂರುಗಳು, ವಸ್ತುಗಳು, ಅಥವಾ ಇತರೆ ಯಾವುದೇ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ವಿಷಯ ಸಂಗ್ರಹದ ವಿನ್ಯಾಸ.
ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯುಟೆಶನ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಭಾಗದ ಪರಿಮಿತಿಯ ವಿಷಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ನಮೂನೆಗಳಿಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಬದಲಾವಣೆಯಾ ಕೆಲಸ ನಿರ್ವಹಿಸುವವರನ್ನು ನೇಮಿಸಬೇಕು. ವಿವಿಧ ವರ್ಣತಂತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ವಿವಿಧ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಹಾರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ.
ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳ ಬಿಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಸ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿದಾಗ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗ್ರೇ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಚಿಕ್ಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮ್ಯುಟೆಶನ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಮೂಲಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಹ್ಯಾಮಿಂಗ್ ವಾಲ್ಸ್‌‌ ನಲ್ಲಿ ಸಮಯದ ಮೊದಲೇ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಇದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚು ಏಕಕಾಲಿಕ ಮ್ಯುಟೆಶನ್‌‌‌ಗಳು ವರ್ಣತಂತುವನ್ನು ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಇರಲೇ ಬೇಕು.
ಬೇರೆ ವಿಧಾನಗಳು ಬಿಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಸ್‌‌ನ ಬದಲಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಬೆಲೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ವರ್ಣ ತಂತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ. ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ, ಚಿಕ್ಕ ಅಕ್ಷರಮಾಲೆ, ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆ, ವಿಡಂಬನಾತ್ಮಕವಾಗಿ, ನಿಜ ಬೆಲೆಯ ವರ್ಣತಂತುಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವುದರಿಂದ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೊಸ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿರ್ಮಾಣದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ವೀ ಭಿನ್ನತೆ ಕೆಲವು ಜೀವಿಗಳನ್ನು ಈಗಿನ ಪೀಳಿಗೆಯಿಂದ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಹೋಗಲು ಅವಕಾಶ ಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಎಲಿಟಿಸ್ಟರ ಆಯ್ಕೆ ಎನ್ನುವರು.
ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸಮಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಎರಡು ಸ್ವಾದಗಳಲ್ಲಿ ಬಂದಿವೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಗ್ರೇನ್ಡ್ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೋಡ್ಸ್ ಮತ್ತು ನೋಡ್ಸ್‌‍ಗಳ ಒಳಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸ್ಥಳಾಂತರಗಳ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಫೈನ್ ಗ್ರೇನ್ಡ್ ಪೆರಲಲ್ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌‌‍ ಸಂಸ್ಕಾರಕ ನೋಡ್‌‌ಗಳ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ ಇದು ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಗೆ ಪಕ್ಕದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಜೊತೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ನೇರ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಂತೆ, ಸಮಯ-ಅವಲಂಬನೆ ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸದೃಢತೆಯ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ತೊಂದರೆ ಮುಂತಾದ ಬೇರೆ ಭಿನ್ನತೆಗಳು ಕಂಡುಬರಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಉಳಿದ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಜೊತೆ ಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳ್ಳೆಯ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರಲ್ಲಿ ಗಳು ಬಹಳ ಒಳ್ಳೆಯದು, ಆದರೆ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲವು ಮ್ಯುಟೆಶನ್‌‌‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಅಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿಲ್ಲ. ಬೇರೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಸೀಮಿತ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಶಸ್ತವಾದುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ. ಹಿಲ್ ಕ್ಲೈಂಬಿಂಗ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹಿಲ್ ಕ್ಲೈಂಬಿಂಗ್‌‌‍ಗಳು ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ.
ರಿಯಾಕ್ಟಿವ್ ಸರ್ಚ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ಸಬ್ ಸಿಂಬಾಲಿಕ್ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಏಕೀಕರಣ ಜಟಿಲ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಅನುವಾಗುವಂತೆ ವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ರಿಯಾಕ್ಟಿವ್ ಪದ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಪೆರಾಮೀಟರ್ ನ್ನು ಸ್ವಯಂ ನಿಯಂತ್ರಿಸುನ ಸಲುವಾಗಿ ಆಂತರಿಕ ನೇರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಹುಡುಕಾಟದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ರಿಯಾಕ್ಟಿವ್ ಸರ್ಚ್ ಗೆ ಸೇರಿದ ಆಸಕ್ತಿಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ರಿಇನ್ ಫೋರ್ಸ್ ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಎಕ್ಟಿವ್ ಅಥವಾ ಕ್ವೆರಿ ಲರ್ನಿಂಗ್, ನ್ಯುರಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ಸ್, ಮತ್ತು ಮೆಟಾ-ಹೆರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್.
ಸಿಮ್ಯುಲೆಟೆಡ್ ಅನೀಲಿಂಗ್ ಸಂಬಂಧವಿರುವ ಜಾಗತಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ಪರಿಹಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮ್ಯುಟೆಶನ್ ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಫಿಟ್ ನೆಸ್ ನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಮ್ಯುಟೆಶನ್ ನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಉಷ್ಣತೆಯ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಫಿಟ್ ನೆಸ್ ನಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. ಮಾತಿನಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ,ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್‍ಗೆ ಬದಲಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿ ಹುಡುಕುತ್ತಾನೆ.
ಪರಸ್ಪರ ಮ್ಯುಟೆಶನ್ ನ ಅಧಿಕ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಕೊಟ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರ ಮೂಲಕ ಸ್ಟಾಂಡರ್ಡ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಲ್ಲಿ ಸಹ ನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ.
ಸ್ಟೊಕ್ಯಾಸ್ಟಿಕ್‌ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಷನ್‌ ಎನ್ನುವುದು ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಮತ್ತು ಇತರೆ ಹಲವು ರೀತಿಗಳನ್ನೊಳಗೊಂಡ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಸೆಟ್‌.
ತಬು ಸರ್ಚ್ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೆಟೆಡ್ ಅನೀಲಿಂಗ್ ಒಂದೇ ರೀತಿಯದಾಗಿವೆ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ಪರಿಹಾರದ ಮ್ಯುಟೆಶನ್ ನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹಾರದ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಸಾಗುತ್ತವೆ.
ಸಿಮ್ಯುಲೆಟೆಡ್ ಅನೀಲಿಂಗ್ ಒಂದೇ ಒಂದು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿಕಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ತಬು ಸರ್ಚ್ ಬಹಳ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯ ಜೊತೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ ಸ್ಥಳದ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಹುರಿದುಂಬಿಸಲು, ತಬು ಸರ್ಚ್ ಭಾಗಶಃ ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸುಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿದೆ.
ಇದು ತಬು ಪಟ್ಟಿಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಹಾರಗಳ ಕಡೆ ಚಲಿಸುವುದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿದೆ, ಇದು ಪರಿಹಾರ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಕ್ರಮಿಸುವ ಪರಿಹಾರದಂತೆ ಆಧುನೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಸರಳ, ಆದರೆ ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟ. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟ ಯಾಕೆಂದರೆ ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಪದೆ ಪದೇ ಫಲಿಸಲು ಉತ್ಯುತ್ತಮ ಫಿ‍ಟ್‌ನೆಸ್ ಸೃಷ್ಟಿಸಲು, ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲ ತೊಂದರೆಯುಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಕಲ್ಪಿತ ಸಿದ್ದಾಂತವು ಒಳಗೊಂಡಿರುದೆನೇಂದರೆ :
ರೂಪಾಂತರ ಮಾಡಿದ ಗುರುತಿಸಿದ ಮತ್ತು ಪುನರ್‌ಸಂಯೋಜಿಸಿದ ಅನ್ವೇಷಣ ಸಹಾಯಕ "ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್‌"ನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: ಕೆಳ ಹಂತದ, ಕಡಿಮೆ ತೋರುವ-ಉದ್ದಳತೆಯ ಜೊತೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸದೃಡತೆಯ ಜನರ ಹೋಲಿಕೆ.
ಕಲ್ಪಿತ ಸಿದ್ದಾಂತವು ಅನ್ವೇಷಣ ಸಹಾಯಕದ ಮೂಲಕ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯು ಹೊಂದಿಕೆಯಿಂದ ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
ಗೋಲ್ಡ್‌ಬರ್ಗ್ ಅನ್ವೇಷಣ ಸಹಾಯಕಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ವಿವರಿಸುತ್ತಾನೆ:
ಕಡಿಮೆ ಎತ್ತರ, ಕೆಳಹಂತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸದೃಡತೆಯ ಸ್ಕೆಮಾಟಾಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಮರುಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ಮರುಮಾದರಿಕರಣ ಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ ದೃಡತೆಯ ತಳಿಯ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮೂಲಕ,ಈ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ಕೆಮಟಾ ಕೆಲಸಗಳಿಂದ ನಾವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು;ಬದಲಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಕೆಲಸ ನಿರ್ವಹಣೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಘಟನೆಗಳ ಸರಣಿಯಿಂದ ಪ್ರತಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಯತ್ನದ ಸಂಯೋಜನೆ,ನಾವು ಉತ್ತಮ ಸರಣಿಗಳ ರಚನೆಯಿಂದ ಗತಕಾಲದ ಮಾದರಿಯ ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಉದ್ದ ಮತ್ತು ಕೆಳಹಂತವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿರಿಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ತಮ ಸುಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ಕೆಮಾಟಾ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ಅವುಗಳಿಗೆ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಎಂಬ ವಿಶಿಷ್ಟ ಹೆಸರು ನೀಡಿದ್ದೇವೆ: ಹೇಗೆ ಮಗುವು ಮರದ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಸರಳವಾದ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆಯೋ ಹಾಗೆಯೇ ಆನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಕೂಡ ಸಮರ್ಥವಾದ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಕೆಳಹಂತದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಸ್ಕೆಮಾಟಾ ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಕಲ್ಪಿತ ಸಿದ್ದಾಂತವು ಸೈದ್ದಾಂತಿಕ ಸಮರ್ಥನೆಗೆ ಆಧಾರದ ಕೊರತೆ ಇರುವುದರಿಂದ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಒಳಗಾಗಿದೆ,ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪ್ರಚಾರವು ಈ ಕಲ್ಪಿತ ಸಿದ್ದಾಂತದ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕತೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ- ರೈಟ್‌ ಎಟ್‌ ಅಲ್‌ ಹೇಳುವ ಪ್ರಕಾರ
ಬಗ್ಗೆ ವಿವಿಧ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಇದ್ದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಕಲ್ಪಿತ ಸಿದ್ದಾಂತ ದ ಹೆಸರಿನ ಅಧೀನದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದು,ಈಗಿನವರೆಗೂ ಸೈದ್ದಾಂತಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಆಧಾರವಿಲ್ಲ.ಕೆಲವು ಘಟನೆಗಳಲ್ಲಿ,ಅಸಂಬದ್ಧವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸುವಾಗ ಸೈಡ್‌ ಯುನಿಫಾರ್ಮ್‌ ಕ್ರಾಸ್‌ ಒವರ್ ಅನ್ನು ಒಂದು-ಅಂಶ ಮತ್ತು ಎರಡು-ಅಂಶದ ಕ್ರಾಸ್ ಒವರ್ ಆಗಿರುವುದನ್ನು ಸಿಸ್ವರ್ಡಾ ಅವರು ಮಾಡಿರುವ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದಾಗಿದೆ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ ಪೊಗೆಲ್ ಈ ರೀತಿ ಟೀಕಿಸುತ್ತಾರೆ
"ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏಕರೀತಿಯ ಕ್ರಾಸ್‌ಒವರ್ ಟೂ-ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ರಾಸ್‌ಒವರ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಒನ್-ಪಾಂಯಿಂಟ್ ಕ್ರಾಸ್‌ಒವರ್‌‌‍ಗಿಂತ ರೂಪಾಂತರಿಸಿದವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ". ಸಿಸ್ವರ್ಡಾ ಅವರ ಫಲಿತಾಂಶವು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್‌ ಬ್ಲಾಕ್‌ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ವಿರೋಧವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೆಳಹಂತದ ಸ್ಕೆಮಾಟಾ ಜೊತೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಹಾಗೆಯೇ ಎರಡು ಅಂಶಗಳ ಕ್ರಾಸ್‍ಒವರ್ ಕಡಿಮೆ ವಿರೋಧವನ್ನು ನೀಡುವಂತದ್ದಾಗಿದೆ.
ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಕಲ್ಪಿತ ಸಿದ್ದಾಂತವು ಈ ತರಹದ ಸಮಸ್ಯೆ ತರುತ್ತವೆ,ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸದ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಗೂಢವಾಗಿದೆ. ಇತ್ತಿಚೆಗೆ ಹೊಸದಾಗಿ ಜೆನರೇಟಿವ್ ಫಿಕ್ಸೆಷನ್ ಹೈಪೊಥಿಸೀಸ್ ಅನ್ನು ಮಂಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮುಂದಿನ ಹೆಜ್ಜೆಯು, ಎರಡನೇಯ ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮೂಹದ ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಪರಿಹಾರ ಅನುವಂಶಿಕ ಮುಂದುವರಿಕೆಗಳಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮೂಲಕ ಕ್ರಾಸ್ ಒವರ್ : , ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗೊಳಿಸುವುದು.ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೂ ಒಂದೊಂದು "ಮುಖ್ಯ" ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಈ ಹಿಂದೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ತಳಿಯ ಸರಣಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಮಗುವಿಗೆ ಹೊಸ ತಂದೆ ತಾಯಿಯರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ,ಮತ್ತು ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಯೋಗ್ಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಹೊಸ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುವ ವರೆಗೂ ಮುಂದುವರೆಯುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ವಿಧಾನಗಳು "ಜೀವವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಪ್ರೇರೆಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟ" ಎರಡು ತಂದೆತಾಯಿಯರ ಆಧಾರದಿಂದ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂದೆತಾಯಿಯರನ್ನು ಉತ್ತಮ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಒಳ್ಳೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕ್ರೊಮೋಸೋಮ್ ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಈ ಕ್ರಿಯೆಯು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮೂಹವು ಮೊದಲಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಕ್ರೊಮೋಸೋಮ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಸಮೂಹದ ಸರಾಸರಿ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್ ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ, ಮೊದಲ ಪೀಳಿಗೆಯಿಂದ ತಳಿ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಜೀವಿಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ,ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಮೇಲೆ ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಪೀಳಿಗೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಮುಕ್ತಾಯ ನಿಯಮ ತಲುಪುವವರೆಗೂ ಮುಂದುವರೆಯುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮುಕ್ತಾಯ ನಿಯಮಗಳು:
ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಪರಿಣಾಮದ ಸುಸ್ಥಿತಿ ತಲುಪುವವರೆಗೂ ಅಥವಾ ಒಂದು ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ತಲುಪಿದಾಗ ಎಡಬಿಡದ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಇನ್ನೂ ಮುಂದೆ ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕೊಡುವುದಿಲ್ಲಾ.
ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು.
ಮುಂದಿನ ಸಂತಾನಕ್ಕೆ ಜನ್ಮ ಕೊಡಲು ಕ್ರಾಸ್‌ಒವರ್ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಹೊಸ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ವಂಶಾವಳಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೊಸ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಫಿಟ್‌ನೆಸ್‌ನ್ನು ವಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ ಸದೃಡತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಹೊಸ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮರುಹೊಂದಾಣಿಕೆ
ಎಲ್ಲ ಅನುಕ್ರಮ ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಪೀಳಿಗೆಯ ವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಫಿಟ್ ನೆಸ್-ಮೂಲದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದು, ಅಲ್ಲಿ ಫಿಟ್ಟರ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಧಿಕವಾಗುವ ಸಂಭವವಿರುವುದನ್ನು ಆರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರತಿ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಬೆಲೆ ಕಟ್ಟುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಬೇರೆ ವಿಧಾನಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬೆಲೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಬಹಳ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಗಳು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಯೋಗ್ಯವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಲ್ಲದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಆತುರವಾಗಿ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜನಪ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ನಡೆಸಿದ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳು ರೌಲೆಟ್ ಚಕ್ರ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಟೂರ್ನಮೆಂಟ್ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ.
ಇದರ ಅರ್ಥ ಅನುವಂಶಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ನಿಯಮಗಳು ಸಹಜ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ರೀತಿಯ ಅರ್ಥ ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ-ಲಭ್ಯವಾದ ಹಂತಗಳು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಹಂತವನ್ನು ದಾಟಿ ಮುಖ್ಯ ಡಿಎನ್‌ಎಗೆ ಕೆಲವು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪೋಷಕ ಡಿಎನ್‌ಎಯಿಂದ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಇತರೇ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವೆಕ್ಟರ್‌‍ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ಹಾಗೆ, ಅದು ಫೆನೋಟಿಪಿಕ್ ಭೂಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ತುದಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವವಿರಬಹುದು. ಈ ರೀತಿ, ಕಾರ್ಯ ವಿಧಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬೃಹತ್ ಪರಿಮಾಣದ ಆದೇಶಗಳ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿ, ಇನ್ ವರ್ಶನ್ ಆಪರೇಟರ್ ನಿರಂತರ ಆರ್ಡರ್‌‌ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವಕ್ಕಾಗಿ ಅಥವಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಸಹಾಯವಾಗುವ ಇತರ ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಆದೇಶದಲ್ಲಿ ಕಾಲಿರಿಸುವ ಅವಕಾಶ ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.
ನಿದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಯಾಣಿಸುತ್ತಿರುವ ಸೇಲ್ಸ್ ಮೆನ್‌‌ನ ತೊಂದರೆಯಲ್ಲಿನ ಉದಾಹರಣೆ
ಜನಸಂಖ್ಯಾ-ಆಧಾರಿತ ವೃದ್ಧಿಶೀಲ ಕಲಿಕೆ ಇದು ಒಂದು ಬದಲಾವಣೆ ಇಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ಸದಸ್ಯರ ಬದಲಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ವಿಕಸಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.