რა არის გენეტიკური ალგორითმები?

‌ გენეტიკური ალგორითმები არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც გამოიყენება გამოთვლით სფეროში და ხელოვნური ინტელექტი.⁣ ეს ალგორითმები ბიოლოგიური ევოლუციის კონცეფციას ეფუძნება და გამოიყენება პრობლემების გადასაჭრელად ოპტიმიზაციისა და ძიების კომპლექსები. ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ, თუ რა არის ზუსტად გენეტიკური ალგორითმები, როგორ მუშაობენ ისინი და რა გამოყენება აქვთ.

გენეტიკური ალგორითმი ეს არის ბიოლოგიური ევოლუციით შთაგონებული ძიებისა და ოპტიმიზაციის ტექნიკა. მისი მიზანია იმ პრობლემების ოპტიმალური ან მიახლოებითი გადაწყვეტილებების პოვნა, რომლებსაც შეიძლება ჰქონდეთ მრავალი ცვლადი, შეზღუდვა და პირობა. ეს ალგორითმები მუშაობენ შესაძლო გადაწყვეტილებების პოპულაციასთან და იყენებენ გენეტიკურ ოპერატორებს, როგორიცაა კროსოვერი და მუტაცია, თითოეული იტერაციის დროს ახალი გადაწყვეტილებების გენერირებისთვის.

გენეტიკური ალგორითმები შთაგონებულია დარვინის ევოლუციის თეორიით, რომლის მიხედვითაც ადაპტური თვისებების მქონე პირებს უფრო მეტი შანსი აქვთ გადარჩნენ და თავიანთი გენები შემდეგ თაობას გადასცენ. ანალოგიურად, გენეტიკური ალგორითმები ისინი ბუნებრივ გადარჩევას იყენებენ ყველაზე შესაფერისი გადაწყვეტილებების უპირატესობის მინიჭებისა და ყველაზე ნაკლებად შესაფერისი გადაწყვეტილებების უარყოფისთვის. თანმიმდევრული თაობების განმავლობაში და გენეტიკური ოპერატორების გამოყენებით, ამ ალგორითმებს შეუძლიათ ოპტიმალური ან ოპტიმალურთან მიახლოებული გადაწყვეტისკენ კონვერგენცია.

მთავარი უპირატესობა გენეტიკური ალგორითმები მდგომარეობს მათ უნარში, ეფექტურად შეისწავლონ გადაწყვეტილებების სივრცე და გონივრულ ვადაში იპოვონ არაოპტიმალური გადაწყვეტილებები. გარდა ამისა, მათ შეუძლიათ ადაპტირება სხვადასხვა ტიპის პრობლემებსა და პირობებთან, რაც მათ მრავალმხრივობას ანიჭებს. ეს ალგორითმები ეფექტური აღმოჩნდა მრავალ სფეროში, როგორიცაა დაგეგმვის ამოცანების ოპტიმიზაცია, დიზაინი. ხელოვნური ნეირონული ქსელები, ფუნქციების შერჩევა მანქანურ სწავლებაში⁤ და საიმედო სისტემის დიზაინი და სხვა.

Ჯამში, გენეტიკური ალგორითმები წარმოადგენს ბიოლოგიური ევოლუციით შთაგონებულ ძიებისა და ოპტიმიზაციის ტექნიკას. ისინი იყენებენ გენეტიკურ ოპერატორებს, როგორიცაა კროსოვერი და მუტაცია, რათა ყოველ იტერაციაში შექმნან ახალი და პოტენციურად უკეთესი გადაწყვეტილებები. მათი უნარი, ეფექტურად შეისწავლონ გადაწყვეტილებების სივრცე და მრავალფეროვნება მათ ხელოვნურ ინტელექტსა და გამოთვლებში ღირებულ ინსტრუმენტად აქცევს. შემდეგ აბზაცებში ჩვენ ჩავუღრმავდებით მათ თითოეულ კომპონენტს და ავხსნით, თუ როგორ გამოიყენება ისინი სხვადასხვა სცენარში.

1. გენეტიკური ალგორითმების შესავალი

გენეტიკური ალგორითმი არის ოპტიმიზაციისა და ძიების ტექნიკა, რომელიც დაფუძნებულია ბიოლოგიურ ევოლუციაზე. ის იყენებს ბიოლოგიურ პრინციპებს, როგორიცაა ბუნებრივი გადარჩევა და ყველაზე ძლიერის გადარჩენა, რათა იპოვოს რთული პრობლემების ოპტიმალური გადაწყვეტილებები.ეს ალგორითმები შთაგონებულია რეპროდუქციის, მუტაციისა და ბუნებრივი გადარჩევის პროცესით, რომელიც ხდება Ბუნებაში.

გენეტიკური ალგორითმების მთავარი იდეა თაობების განმავლობაში გადაწყვეტილებების პოპულაციის ევოლუციის სიმულირებაა. საწყისი პოპულაცია შედგება რამდენიმე ინდივიდისგან, რომელთაგან თითოეული წარმოადგენს პრობლემის შესაძლო გადაწყვეტას.ალგორითმის პროგრესირებასთან ერთად, ეს ინდივიდები მრავლდებიან შეჯვარებისა და მუტაციის გზით, რაც ახალ გადაწყვეტილებებს წარმოქმნის. ყველაზე ადაპტირებული გადაწყვეტილებები უფრო მეტად გადარჩებიან და თავიანთ მახასიათებლებს მომავალ თაობებს გადასცემენ.

გენეტიკური ალგორითმები ფართოდ გამოიყენება ოპტიმიზაციისა და ძიების პრობლემებში ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი, ბიოინფორმატიკა და ინჟინერია. ისინი გვთავაზობენ მოქნილ და ეფექტურ გზას რთული პრობლემების გადაჭრის გზების მოსაძებნად.ევოლუციის, როგორც საფუძვლის გამოყენებით, ამ ალგორითმებს შეუძლიათ შეისწავლონ დიდი საძიებო სივრცეები და იპოვონ გადაწყვეტილებები, რომელთა მიღება სხვა მეთოდების გამოყენებით რთული იქნებოდა. გარდა ამისა, მათ შეუძლიათ გარემოში ცვლილებებთან ადაპტირება და საიმედო გადაწყვეტილებების პოვნა.

2. გენეტიკური ალგორითმების ძირითადი პრინციპები

გენეტიკური ალგორითმები წარმოადგენს პრობლემების გადაჭრის მეთოდებს, რომლებიც დაფუძნებულია ბუნებრივი გადარჩევისა და ევოლუციის პროცესებზე. ისინი შთაგონებულია ჩარლზ დარვინის ევოლუციის თეორიით და გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში რთული პრობლემების გადასაჭრელად, როგორიცაა ოპტიმიზაცია, ხელოვნური ინტელექტი და პროგრამირება. ისინი განსაკუთრებით ეფექტურია, როდესაც ოპტიმალური გადაწყვეტა არ არის ხელმისაწვდომი და საჭიროა კარგი ხარისხის გადაწყვეტა.

გენეტიკური ალგორითმები რამდენიმე ძირითად პრინციპს მიჰყვება. შერჩევა ეს არის პროცესი, რომლის დროსაც რეპროდუქციისთვის შეირჩევიან ყველაზე შესაფერისი ინდივიდები, ხოლო ყველაზე ნაკლებად შესაფერისი - უარყოფილნი. რეპროდუქცია გულისხმობს ახალი გადაწყვეტილებების გენერირებას შერჩეული ინდივიდების მახასიათებლების კომბინაციის გზით. მუტაცია არის გადაწყვეტილებებში ვარიაციის პერიოდული შეტანა, რაც ახალი შესაძლებლობების შესწავლის საშუალებას იძლევა. ეს პრინციპები ბიოლოგიური ევოლუციის მექანიზმებს ბაძავს და უზრუნველყოფს, რომ გენეტიკურ ალგორითმებს ოპტიმალური ან ოპტიმალურთან მიახლოებული გადაწყვეტილებების პოვნის უნარი აქვთ.

გენეტიკური ალგორითმების იმპლემენტაციისას, გადაწყვეტილებების წარმოდგენას იყენებენ სტრუქტურები, რომლებსაც ქრომოსომები ეწოდება. ქრომოსომები შედგება გენების, რომლებიც წარმოადგენენ გადაწყვეტის შესაძლო მახასიათებლებს. კონკრეტული პრობლემის გადასაჭრელად აუცილებელია ქრომოსომებისა და მათი გენების სწორად განსაზღვრა, ასევე შერჩევის, რეპროდუქციისა და მუტაციის ოპერაციები. გენეტიკური ალგორითმის შესრულების პროცესი მოიცავს ამ ოპერაციების გამეორებას შემდეგი ფორმით: თაობებს სანამ არ მიიღწევა შეჩერების კრიტერიუმი, როგორიცაა თაობების მაქსიმალური რაოდენობა, გადაწყვეტილებების კონვერგენცია ან დამაკმაყოფილებელი გადაწყვეტის მიღება.

3. გენეტიკური ალგორითმების გამოყენება ინდუსტრიაში

საავტომობილო: გენეტიკურმა ალგორითმებმა რევოლუცია მოახდინეს საავტომობილო ინდუსტრიის ოპტიმიზაციისა და დიზაინის პრობლემებისადმი მიდგომაში. ამ ალგორითმების გამოყენებით, კომპანიებს შეუძლიათ გააუმჯობესონ წარმოების ეფექტურობა, შეამცირონ ხარჯები და მაქსიმალურად გაზარდონ პროდუქტის ხარისხი. გარდა ამისა, გენეტიკური ალგორითმები ასევე საშუალებას იძლევა შეიქმნას უფრო უსაფრთხო და გამძლე სატრანსპორტო საშუალებები მასალის განლაგებისა და კომპონენტების სტრუქტურის ოპტიმიზაციის გზით.

მიწოდების ჯაჭვის ოპტიმიზაცია: გენეტიკური ალგორითმები ფართოდ გამოიყენება ინდუსტრიაში რთული ლოგისტიკური და ოპტიმიზაციის პრობლემების გადასაჭრელად. ჯაჭვის მიწოდების ჯაჭვი. ეს ალგორითმები კომპანიებს დაეხმარება იპოვონ პროდუქციის დისტრიბუციის საუკეთესო გზა, რაც მინიმუმამდე დაიყვანება ტრანსპორტირების დროსა და ხარჯებს, ასევე მაქსიმალურად ზრდის მარაგების მართვის ეფექტურობას. ამ გზით, გენეტიკურ ალგორითმებს შეუძლიათ მნიშვნელოვნად შეუწყონ ხელი ინდუსტრიაში კომპანიების კონკურენტუნარიანობის გაუმჯობესებას.

მანქანა-დანადგარების გაუმართაობის აღმოჩენა და პროგნოზირება: ინდუსტრიაში, დანადგარების გაუმართაობის აღმოჩენა და პრევენცია გადამწყვეტი მნიშვნელობისაა ძვირადღირებული შეფერხებების თავიდან ასაცილებლად. გენეტიკური ალგორითმები ამ მხრივ სასარგებლო ინსტრუმენტია, რადგან მათ შეუძლიათ დიდი რაოდენობით მონაცემების ანალიზი და იმ ნიმუშების პოვნა, რომლებიც მიუთითებს დანადგარების პოტენციურ გაუმართაობაზე. გარდა ამისა, ამ ალგორითმებს ასევე შეუძლიათ დაეხმარონ გაუმართაობის სავარაუდო შემთხვევების პროგნოზირებაში, რაც კომპანიებს საშუალებას აძლევს მიიღონ პრევენციული ზომები და თავიდან აიცილონ წარმოების ძირითადი პრობლემები.

4. გენეტიკური ალგორითმების უპირატესობები და ნაკლოვანებები

გენეტიკური ალგორითმები ხელოვნურ ინტელექტსა და ოპტიმიზაციაში გამოყენებული ძლიერი ტექნიკაა. ეს ალგორითმები შთაგონებულია ბუნებრივი ევოლუციის პროცესით და გამოიყენება რთული პრობლემების გადასაჭრელად და ოპტიმალური გადაწყვეტილებების მოსაძებნად სხვადასხვა სფეროში. გენეტიკური ალგორითმების უპირატესობებია:

• მდგრადობა: გენეტიკურ ალგორითმებს შეუძლიათ რთული პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებების პოვნა მაშინაც კი, როდესაც ინფორმაცია შეზღუდული ან ხმაურიანია.
• პარალელიზმი: ამ ალგორითმების პარალელურად გაშვება შესაძლებელია, რაც აჩქარებს გადაწყვეტის ძიების პროცესს და მათ მასშტაბური პრობლემებისთვის შესაფერისს ხდის.
• მრავალმხრივი გამოყენება: გენეტიკური ალგორითმების გამოყენება შესაძლებელია სხვადასხვა სფეროში არსებული პრობლემების ფართო სპექტრის გადასაჭრელად, როგორიცაა ინჟინერია, ეკონომიკა, ბიოლოგია და ლოჯისტიკა.

მეორე მხრივ, გენეტიკურ ალგორითმებს ასევე აქვთ უარყოფითი მხარეები:

• პოპულაციის ზომა: გენეტიკური ალგორითმების ეფექტურობა დიდწილად დამოკიდებულია გამოყენებული პოპულაციის ზომაზე, რამაც შეიძლება მნიშვნელოვანი გამოთვლითი რესურსები მოითხოვოს.
• ნაადრევი კონვერგენცია: გენეტიკური ალგორითმები ზოგჯერ შეიძლება ოპტიმალურ გადაწყვეტამდე კონვერგენციას განიცდიან, სანამ ოპტიმალურ გადაწყვეტას იპოვიან, რამაც შეიძლება შეზღუდოს მათი ეფექტურობა რთულ პრობლემებზე.
• პარამეტრის პარამეტრები: გენეტიკური ალგორითმები საჭიროებენ შესაბამის პარამეტრულ პარამეტრებს მათი მუშაობის მაქსიმიზაციისთვის, რაც შეიძლება რთული იყოს არაწრფივი და მაღალგანზომილებიანი პრობლემებისთვის.

შეჯამებისთვის, გენეტიკური ალგორითმები გვთავაზობენ ძლიერ ინსტრუმენტს რთული პრობლემების გადასაჭრელად და ოპტიმალური გადაწყვეტილებების მოსაძებნად ფართო სპექტრში. თუმცა, მათ ასევე აქვთ შეზღუდვები, რომლებიც გასათვალისწინებელია მათი გამოყენებისას.

5. გენეტიკური ალგორითმების ეფექტურად შემუშავების ძირითადი ფაქტორები

გენეტიკური ალგორითმები ბუნებრივი ევოლუციის პროცესით შთაგონებული ოპტიმიზაციის ტექნიკაა. ისინი ფართოდ გამოიყენება ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი, ინჟინერია და მონაცემთა მეცნიერება. გენეტიკური ალგორითმების ეფექტურად შესაქმნელად მნიშვნელოვანია შემდეგი ძირითადი ფაქტორების გათვალისწინება:

1. პრობლემის წარმოდგენა: გენეტიკურ ალგორითმში პოტენციური გადაწყვეტილებების ან „ინდივიდების“ კოდირების გზა კრიტიკულად მნიშვნელოვანია. პრობლემის წარმოდგენის არჩევანი უნდა შეესაბამებოდეს პრობლემის ბუნებას და ხელი შეუწყოს გენეტიკური ოპერატორების, როგორიცაა შერჩევა, კროსოვერი და მუტაცია, მოქმედებას. მაგალითად, თუ პრობლემა მოიცავს პარამეტრების ოპტიმალური კომბინაციის ძიებას, წარმოდგენა შეიძლება იყოს რიცხვითი მნიშვნელობების ვექტორი.

2. გენეტიკური ოპერატორების შერჩევა: გენეტიკური ოპერატორები პასუხისმგებელნი არიან თითოეულ თაობაში გადაწყვეტილებების მოდიფიცირებასა და გაერთიანებაზე. შესაბამისი ოპერატორის შერჩევას მნიშვნელოვანი გავლენა აქვს გენეტიკური ალგორითმის ეფექტურობასა და ეფექტიანობაზე. ზოგიერთი გავრცელებული ოპერატორია რულეტის შერჩევა, ერთპუნქტიანი კროსოვერი და ერთგვაროვანი მუტაცია. მნიშვნელოვანია ისეთი ოპერატორების შერჩევა, რომლებიც საუკეთესოდ შეესაბამება კონკრეტულ პრობლემას და ხელს უწყობენ გენეტიკურ მრავალფეროვნებას, რათა თავიდან იქნას აცილებული ნაადრევი კონვერგენცია.

3. პარამეტრის კონტროლი: გენეტიკურ ალგორითმებს აქვთ მთელი რიგი პარამეტრები, როგორიცაა პოპულაციის ზომა, გადაკვეთის სიჩქარე და მუტაციის სიჩქარე, რომლებიც ფრთხილად უნდა შეირჩეს. ეს პარამეტრები პირდაპირ გავლენას ახდენს ალგორითმის მუშაობასა და ეფექტურობაზე. პარამეტრების სწორად რეგულირებას შეუძლია დააბალანსოს გადაწყვეტის სივრცის შესწავლა და გამოყენება. გარდა ამისა, აუცილებელია გავითვალისწინოთ თაობების რაოდენობა ან შეწყვეტის კრიტერიუმები, რათა თავიდან ავიცილოთ დაუსრულებელი ოპტიმიზაციის პროცესი.

შეჯამებისთვის, ეფექტური გენეტიკური ალგორითმის დიზაინი გულისხმობს პრობლემის წარმოდგენის, გენეტიკური ოპერატორების შერჩევისა და პარამეტრების კონტროლის ყურადღებით განხილვას. ამ ფაქტორების შესაბამისი არჩევანი პირდაპირ გავლენას ახდენს კონვერგენციის სიჩქარესა და ნაპოვნი გადაწყვეტილებების ხარისხზე. სწორი დანერგვითა და ოპტიმალური რეგულირებით, გენეტიკური ალგორითმები შეიძლება იყოს ძლიერი ინსტრუმენტი რთული ოპტიმიზაციის პრობლემების გადასაჭრელად.

6. გენეტიკური ალგორითმების ოპტიმიზაციის მოწინავე ტექნიკები

L გენეტიკური ალგორითმები არის ოპტიმიზაციის ტექნიკა, რომელიც შთაგონებულია ბუნებრივი გადარჩევისა და გენეტიკის პრინციპებით. ეს ალგორითმები გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი, ინჟინერია, ეკონომიკა და ბიოლოგია და სხვა, რთული პრობლემების სავარაუდო გადაწყვეტილებების მოსაძებნად. მიუხედავად იმისა, რომ გენეტიკური ალგორითმები ცნობილია მათი ეფექტურობით, არსებობს მოწინავე ტექნიკა რამაც შეიძლება კიდევ უფრო გააუმჯობესოს თქვენი შესრულება და შედეგები.

გენეტიკური ალგორითმების ოპტიმიზაციის ერთ-ერთი ყველაზე ფართოდ გამოყენებადი მიდგომაა ოპერატორის შერჩევაგენეტიკური ოპერატორების შესაბამისი შერჩევა, როგორიცაა ინდივიდების შერჩევა, გადაკვეთა და მუტაცია, მნიშვნელოვნად შეუძლია გააუმჯობესოს გენეტიკური მრავალფეროვნება და ალგორითმის უნარი, შეისწავლოს გადაწყვეტის სივრცე. გარდა ამისა, მნიშვნელოვანია გავითვალისწინოთ მოსახლეობის ზომა და თაობების რაოდენობა რათა უზრუნველყოფილი იყოს ბალანსი კვლევასა და ექსპლუატაციას შორის.

კიდევ ერთი მოწინავე ტექნიკაა პარალელიზება გენეტიკური ალგორითმების. პარალელიზაცია საშუალებას იძლევა ალგორითმის მრავალი ეგზემპლარი პარალელურად იმუშაოს, რაც აჩქარებს ძიების პროცესს. ეს არის შეუძლია მიაღწიოს სპეციალიზებული აპარატურული არქიტექტურების გამოყენებით ან თანამედროვე სისტემების განაწილებული დამუშავების შესაძლებლობების გამოყენებით. პარალელიზაცია ასევე იძლევა სხვადასხვა პარამეტრის პარამეტრების შესწავლის ან გენეტიკური ოპერატორების მოდიფიცირების შესაძლებლობას. რეალურ დროში, რამაც შეიძლება გააუმჯობესოს ალგორითმის მუშაობა და ეფექტურობა.

მოკლედ, არსებობს რამდენიმე მოწინავე ტექნიკა რომლის გამოყენებაც შესაძლებელია გენეტიკური ალგორითმების ოპტიმიზაციაგენეტიკური ოპერატორების შესაბამისი შერჩევა, პოპულაციის ზომისა და თაობების რაოდენობის გათვალისწინება, ასევე პარალელიზაცია, ამ ალგორითმების მუშაობისა და შედეგების გაუმჯობესების ერთ-ერთი ყველაზე ეფექტური სტრატეგიაა. ამ მოწინავე ტექნიკის გამოყენებამ შეიძლება გამოიწვიოს რთული პრობლემების ოპტიმალური ან თითქმის ოპტიმალურ გადაწყვეტილებების აღმოჩენა, რაც მათ სხვადასხვა სამეცნიერო და ტექნოლოგიურ სფეროში ღირებულ ინსტრუმენტად აქცევს.

7. რეკომენდაციები გენეტიკური ალგორითმების წარმატებული დანერგვისთვის

:

1.⁤ გენეტიკური ოპერატორების შესაბამისი შერჩევა: გენეტიკური ალგორითმების წარმატებული დანერგვისთვის აუცილებელია გადაწყვეტის ევოლუციის პროცესში გამოსაყენებელი გენეტიკური ოპერატორების ფრთხილად შერჩევა. ეს მოიცავს არსებული პრობლემისთვის ყველაზე შესაფერისი შერჩევის, კროსოვერის და მუტაციის ოპერატორების არჩევას. მნიშვნელოვანია, ყურადღებით შეფასდეს, თუ რომელი ოპერატორებია ყველაზე შესაფერისი, პრობლემის ბუნებისა და მისაღწევი მიზნის გათვალისწინებით.

2. პარამეტრების სწორად დადგენა: კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ასპექტია გენეტიკური ალგორითმის პარამეტრების სწორად დაყენება. ეს გულისხმობს პოპულაციის ზომის, თაობების რაოდენობის, კროსოვერისა და მუტაციის ალბათობის განსაზღვრას და სხვა შესაბამის პარამეტრებს. ამ პარამეტრების შესაბამისი მნიშვნელობები შეიძლება განსხვავდებოდეს გადასაჭრელი პრობლემის მიხედვით, ამიტომ მნიშვნელოვანია ალგორითმის მუშაობის ოპტიმიზაციისთვის ფრთხილად კვლევისა და რეგულირების ჩატარება.

3. შედეგების ვალიდაცია და კორექტირება: გენეტიკური ალგორითმის დანერგვისა და გადაწყვეტის მიღების შემდეგ, უმნიშვნელოვანესია მიღებული შედეგების ვალიდაცია და კორექტირება. სასურველია ჯვარედინი ვალიდაციის ან მონაცემთა დაყოფის ტექნიკის გამოყენება იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ალგორითმი არ იყოს ზედმეტად მორგებული სასწავლო მონაცემებზე. გარდა ამისა, მნიშვნელოვანია სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრებებითა და ზომებით ვრცელი ტესტირების ჩატარება ალგორითმის სიმტკიცისა და განზოგადების დასადასტურებლად, რათა უზრუნველყოფილი იყოს შედეგების თანმიმდევრული და სანდოობა.

Ჯამში, გენეტიკური ალგორითმების წარმატებით განსახორციელებლად, გენეტიკური ოპერატორები სათანადოდ უნდა შეირჩეს, პარამეტრები შესაბამისად უნდა იყოს დაყენებული და მიღებული შედეგები უნდა იყოს დადასტურებული და კორექტირებული. ამ რეკომენდაციების დაცვით, გენეტიკური ალგორითმების ეფექტურობა და ეფექტიანობა რთული პრობლემების გადაჭრაში შეიძლება მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდეს. გახსოვდეთ, რომ ეს რეკომენდაციები უნდა მოერგოთ თითოეული პრობლემის კონკრეტულ საჭიროებებს და ჩაატაროთ ამომწურავი ტესტები სანდო შედეგების უზრუნველსაყოფად.