डीएए - लालची विधि
सभी एल्गोरिदम दृष्टिकोणों में, सबसे सरल और सीधा दृष्टिकोण लालची विधि है। इस दृष्टिकोण में, भविष्य में वर्तमान निर्णय के प्रभाव के बारे में चिंता किए बिना वर्तमान उपलब्ध जानकारी के आधार पर निर्णय लिया जाता है।
लालची एल्गोरिदम भाग द्वारा एक समाधान भाग का निर्माण करते हैं, अगले भाग को इस तरह से चुनते हैं कि यह तत्काल लाभ देता है। यह दृष्टिकोण पहले लिए गए विकल्पों पर पुनर्विचार नहीं करता है। यह दृष्टिकोण मुख्य रूप से अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग किया जाता है। लालची विधि को लागू करना आसान है और अधिकांश मामलों में काफी कुशल है। इसलिए, हम कह सकते हैं कि लालची एल्गोरिथ्म एक एल्गोरिथम प्रतिमान है जो अनुमान के आधार पर है जो वैश्विक इष्टतम समाधान खोजने की आशा के साथ प्रत्येक चरण में स्थानीय इष्टतम विकल्प का अनुसरण करता है।
कई समस्याओं में, यह एक इष्टतम समाधान का उत्पादन नहीं करता है, हालांकि यह उचित समय में लगभग (इष्टतम के पास) समाधान देता है।
लालची एल्गोरिथ्म के घटक
लालची एल्गोरिदम के निम्नलिखित पांच घटक हैं -
A candidate set - इस सेट से एक समाधान बनाया जाता है।
A selection function - समाधान में जोड़े जाने वाले सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवार का चयन करने के लिए उपयोग किया जाता है।
A feasibility function - यह निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है कि क्या उम्मीदवार का उपयोग समाधान में योगदान करने के लिए किया जा सकता है।
An objective function - एक समाधान या एक आंशिक समाधान के लिए एक मूल्य आवंटित करने के लिए इस्तेमाल किया।
A solution function - यह इंगित करने के लिए उपयोग किया जाता है कि क्या एक पूर्ण समाधान पहुंच गया है।
अनुप्रयोग के क्षेत्र
लालची दृष्टिकोण का उपयोग कई समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है, जैसे कि
दिज्क्स्ट्रा के एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हुए दो कोने के बीच सबसे छोटा रास्ता खोजना।
प्राइम्स / क्रुस्ल के एल्गोरिथ्म, आदि का उपयोग करके एक ग्राफ में न्यूनतम फैले हुए पेड़ को ढूंढना।
जहां लालची दृष्टिकोण विफल हो जाता है
कई समस्याओं में, लालची एल्गोरिथ्म एक इष्टतम समाधान खोजने में विफल रहता है, इसके अलावा यह सबसे खराब समाधान का उत्पादन कर सकता है। ट्रैवलिंग सेल्समैन और नैकसैक जैसी समस्याओं को इस दृष्टिकोण का उपयोग करके हल नहीं किया जा सकता है।