خوارزميات وراثية
من ويكيبيديا، الموسوعة الحرة
الخوارزمية الجينية genetic algorithms هي طريقة من طرق الاستمثال و البحث. يمكن تصنيف هذه الطريقة كإحدى طرق الخوارزميات التطورية evolutionary algorithms التي تعتمد على تقليد عمل الطبيعة من منظور دارويني.
تعتبر الخوارزميات الجينية من التقنيات الهامة في البحث عن الخيار الأمثل من مجموعة حلول متوفرة لتصميم معين، وتعتمد مبدأ داروين في الاصطفاء حيث تقوم هذه المعالجة الوراثية بتمرير المزايا المثلى من خلال عمليات التوالد المتعاقبة، وتدعيم هذه الصفات، وتكون لهذه الصفات القدرة الأكبر على دخول عملية التوالد، وإنتاج ذرية أمثل وبتكرار الدورة الوراثية تتحسن نوعية الذرية تدريجياً.
[تحرير] الإشكال
عادة ما يتم إستعمال هذه الطريقة للقيام بالبحث في فضاء بحث (مجموعة عناصر يتم البحث فيها) أو في عملية إستمثال ،أي أن الهدف هو جعل دالة رياضية معينة تتخذ قيمة علوى قصوى أو دنيا قصوى و لهذه الدالة اسم خاص في مجال الخوارزميات الجينية حيث يطلق عليها اسم دالة لأمثلية fitness function.
ولتطبيق الخوارزمية الوراثية علينا أولاً أن نوجد التمثيل المناسب للمشكلة المدروسة وفق عمليات صبغية، وأشهر طرق التمثيل هي استخدام السلاسل الثنائية لتمثيل قيم المتغيرات التي تعبر عن حلّ للمشكلة المعطاة وعلى هيئة صبغيات، وبعد أن تنتج هذه الصبغيات لا بد من طرق لمعالجتها حيث يوجد أربعة عمليات وهي (النسخ، التصالب،الطفرة و العكس).
[تحرير] مصطلحات الخوارزميات الجينية
رغم أن تطبيق هذه الطريقة عادة يتلخص في عملية إستمثال فإنها لها مصطلحاتها الخاصة نظرا لأصولها الراجعة أو المرتبطة بنظرية التطور. من أهم هذه المصطلحات:
- الإصطفاء: و هي عملية إصطفاء الكروموزومات أي الأفراد أي الحلول التي ستشارك في عملية التكاثر أي التي سيتم عليها لاحقا عملية مزج أجزائها مع أجزاء حلول أخرى أو تغير جزء من أجزاء هذا الحل
- الفرد أو الكروموزوم: هي الحلول المتاحة و التي يتم معالجتها
- الجين: هو أصغر جزء من الفرد و أصغر جزء حامل للمعلومة. حيث يتم عادة تشفير متغيرات الدالة التي تخضع للإستمثال لتكون في الشكل الثنائي (صفر و واحد). البت يسمى جين
- ال population هي مجموع الحلول المتاحة
- دالة الأمثلية fitness function: هي الدالة التي تعطي نتيجتها احتمال دخول فرد ما في الإصطفاء و توريث خاصياته. حيث أن الحلول الأمثل تعطى حظا أكبر للدخول في عملية التكاثر و توريث الخاصيات أو التغيير.
- دالة التشفير: هي طريقة تشفير الحل أي متغيرات عملية الإستمثال (تشفير ثنائي مثلا لمتغير ينتمي للأعداد الحقيقية)
- دالة فك التشفير: دالة فك التشفير هي الدالة العكسية لدالة التشفير التي نحتاجها لقرائة الحل النهائي الذي تعطيه الخوارزمية الجينية
- تلاقح cross over: عملية يتم خلالها تبادل أجزاء حلول (قيمة متغيرات) بين الأفراد أو الصبغيات أو الكروموزومات التي تم إصطفائها سابقا للدخول في هذه العملية
- mtutation عملية تغير على صبغية معينة أي طفرة أو تغير يطرؤ على إحدى متغيراته
[تحرير] طريقة العمل
تقوم طريقة الخوارزميات الجينية على توليد حلول جديدة تولد حلولا من احتمالات مشفرة على الشكل المعروف ب "كروموسوم" أَو "مورّث". الكروموسومات تجمع أو تتغير لإنتاج الأفراد الجدد. وهي مفيدة لإيجاد الحل الامثل للمعضلات المتعددة الأبعاد التي يمكن فيها أن تشفر القيم للمتغيرات المختلفة فيها على شكل الكروموسوم.
ولتطبيق الخوارزمية الوراثية علينا أولاً أن نوجد التمثيل المناسب للمشكلة المدروسة وفق عمليات صبغية، وأشهر طرق التمثيل هي استخدام السلاسل الثنائية لتمثيل قيم المتغيرات التي تعبر عن حلّ للمشكلة المعطاة وعلى هيئة صبغيات، وبعد أن تنتج هذه الصبغيات لا بد من طرق لمعالجتها حيث يوجد أربعة عمليات وهي (النسخ، التصالب،الطفرة و العكس).
فالخوارزمية الوراثية مبنية على أساس تقنية الحلول المثلى تحاكي النشوء الطبيعي وذلك عن طريق تشفير الحلول الممكنة لتمثيلها على شكل سلاسل مشابهة لسلاسل الصبغي، ومن ثم تطبيق بعض العمليات البيولوجية (نسخ، تصالب، طفرة)، والعمليات الصنعية(العكس) لإنتاج الحل الأمثل.
والميزة الأهم في الخوارزمية الوراثية هي طبيعتها التكييفية، والتي تجعلها أقل حاجة لمعرفة المعادلة من أجل حلها.
فالخوارزمات الجينية هي طريقة لمحاكاة ماتفعله الطبيعة في تكاثر الكائنات الحية، واستخدام تلك الطريقة لحل مشكلات معقدة للوصول للحل الأفضل، أو أقرب حل ممكن للحل الأفضل. إذن لدينا مشكلة لها عدد كبير جدا من من الحلول أكثرها خاطئ وبعضها صحيح، وهنالك دائما الحل الأفضل والذي يصعب غالبا الوصول إليه.
ففكرة الخوارزميات الجينية تكمن في توليد بعض الحلول للمشكلة عشوائيا، ثم تفحص هذه الحلول وتقارن ببعض المعايير التي يضعها مصمم الخوارزم، وأفضل الحلول فقط هي التي تبقى أما الحلول الأقل كفاءة فيتم إهمالها عملا بالقاعدة البيولوجية "البقاء للأصلح".
والخطوة التالية هي مزاوجة أو خلط الحلول المتبقية (الحلول الأكثر كفاءة) لإنتاج حلول جديدة على غرار ما يحصل في الكائنات الحية وذلك بمزج مورثاتها (جيناتها) بحيث يحمل الكائن الجديد صفات هي عبارة عن مزيج من صفات والديه.
الحلول الناتجة من التزاوج تدخل هي أيضا تحت الفحص والتنقيح لمعرفة مدى كفاءتها واقترابها من الحل الأمثل، فإن ثبتت كفاءة الحل الجديد فإنه يبقى وإلا يُهمل، وهكذا تتم عمليات التزاوج والانتقاء حتى تصل العملية إما لعدد معين من التكرارات (يقرره مستحدم النظام) أو تصل الحلول الناتجة، أو إحداها إلى نسبة كفاءة، أو نسبة خطأ ضئيلة (يحددها المستخدم أيضا) أو حتى الحل الأفضل.
