Algorîtmayên genetîkî amûrek bi hêz in ku di warê jimartinê û tê bikaranîn zîrekiya çêkirî.Ev algorîtmayên hanê li ser bingeha têgeha pêşkeftina biyolojîkî ne û têne bikar anîn. ji bo çareserkirina pirsgirêkan optimîzasyon û kompleksên lêgerînê. Di vê gotarê de, em ê lêkolîn bikin ka bi rastî algorîtmayên genetîkî çi ne, ew çawa dixebitin, û kîjan serîlêdanên wan hene.
Algorîtmayek genetîkî Ew teknîkek lêgerîn û xweşbîniyê ye ku ji pêşveçûna biyolojîkî ve hatî îlham kirin. Armanca wê ew e ku ji bo pirsgirêkên ku dibe ku gelek guhêrbar, sînorkirin û şert hebin re çareseriyên çêtirîn an nêzik bibînin. Van algorîtmayan bi nifûsa çareseriyên mimkun re dixebitin û operatorên genetîkî, wekî xaç û mutasyon, bikar tînin da ku di her dubarekirinê de çareseriyên nû çêbikin.
Algorîtmayên genetîkî ji teoriya peresînê ya Darwîn îlhama xwe girtine, ku tê de kesên xwedî taybetmendiyên adapteyî bêhtir bijîn û genên xwe bigihînin nifşê din. Bi heman awayî, algorîtmayên genetîkî Ew bijartina xwezayî bikar tînin da ku çareseriyên herî maqûl bipejirînin û yên herî kêm guncan bavêjin. Bi nifşên li pey hev û bi sepandina operatorên genetîkî, ev algorîtma dikarin berbi çareseriyek çêtirîn an nêzikî wê ve bibin.
Avantaja sereke ya algorîtmayên genetîkî di şiyana wê de ye ku cîhê çareseriyê bi bandor bikole û di demek maqûl de çareseriyên nebaş bibîne. Wekî din, ew dikarin bi cûrbecûr pirsgirêk û şert û mercan re biguncînin, ku wan pir piralî dike. Van algorîtmayan bandora xwe di gelek waran de îsbat kirine, wek xweşbînkirina karên plansaziyê, sêwirana torên rehikan ên sûnî, Hilbijartina taybetmendiyê di fêrbûna makîneyê û sêwirana pergalên zexm, di nav yên din de.
Bi kurtî, algorîtmayên genetîkî Ew teknîkek lêgerîn û xweşbîniyê ne ku ji pêşveçûna biyolojîkî îlhama xwe digirin. Ew operatorên genetîkî yên wekî xaçerê û mutasyon bikar tînin da ku di her dubarekirinê de çareseriyên nû û bi potansiyel çêtir biafirînin. Karîna wan a vekolîna cîhê çareseriyê bi bandor û pirrengiya wan wan dike amûrek hêja di warê îstîxbarata çêkirî û hesabkirinê de. Di paragrafên paşîn de, em ê li her yek ji hêmanên wê û rave bikin ka ew çawa di senaryoyên cihêreng de têne sepandin.
1. Destpêka algorîtmayên genetîkî
Algorîtmayek genetîkî teknolojiyek optimîzasyon û lêgerînê ye ku li ser bingeha pêşkeftina biyolojîkî ye. ! Prensîbên biyolojîkî yên wekî hilbijartina xwezayî û saxbûna ya herî baş bikar tîne da ku ji pirsgirêkên tevlihev re çareseriyên çêtirîn bibîne. Van algorîtmayan ji pêvajoya nûsîn, mutasyon û hilbijartina xwezayî ya ku diqewime îlhama xwe digirin. Di xwezayê de.
Fikra bingehîn a li pişt algorîtmayên genetîkî ev e ku meriv pêşkeftina nifûsa çareseriyan li ser nifşan simule bike. Nifûsa destpêkê ji rêzek kesan pêk tê, ku her yek çareseriyek gengaz a pirsgirêkê temsîl dike.. Her ku algorîtma pêşve diçe, ev kesane bi derbasbûn û mutasyonan re nûjen dikin, çareseriyên nû çêdikin. Çareseriyên herî baş-adapted îhtîmal e ku bijîn û taybetmendiyên xwe bigihînin nifşên pêş.
Algorîtmayên genetîkî bi berfirehî di optimîzekirin û pirsgirêkên lêgerînê de di warên wekî îstîxbarata artificial, biyoinformatics û endezyariyê. Ew rêyek maqûl û bikêrhatî pêşkêş dikin da ku çareseriya pirsgirêkên tevlihev bibînin.. Bi karanîna pêşkeftinê wekî bingeh, van algorîtmayan dikarin qadên lêgerînê yên mezin bigerin û çareseriyên ku bi rêbazên din re peydakirina wan dijwar be bibînin. Wekî din, ew dikarin bi guhertinên li hawîrdorê re biguncînin û çareseriyên bihêz bibînin.
2. Prensîbên bingehîn ên algorîtmayên genetîkî
Algorîtmayên genetîkî rêbazên çareserkirina pirsgirêkê ne ku li ser pêvajoyên hilbijartina xwezayî û pêşveçûnê ne. Ew ji teoriya pêşveçûnê ya Charles Darwin îlhama xwe digirin û ji bo çareserkirina pirsgirêkên tevlihev di warên cûrbecûr de, wekî optimîzasyon, îstîxbarata çêkirî û bernamekirinê têne bikar anîn. Ew bi taybetî bi bandor in dema ku çareseriyek çêtirîn peyda nebe û çareseriyek kalîteya baş tê xwestin.
Algorîtmayên genetîkî rêzek prensîbên bingehîn dişopînin. Hilbijartin Ew pêvajoyek e ku tê de ferdên herî guncav ji bo ji nû ve hilberandinê têne hilbijartin û yên herî kêm guncan têne avêtin. Ew nûavkirin bi berhevkirina taybetmendiyên ferdên hilbijartî ve bi nifşkirina çareseriyên nû vedibêje. mutasyon Ew carcaran danasîna guhertoyên di çareseriyan de ye, ku rê dide lêgerîna îmkanên nû. Van prensîban mekanîzmayên pêşkeftina biyolojîkî dişibînin û piştrast dikin ku algorîtmayên genetîkî dikarin çareseriyên çêtirîn an nêzîkê çêtirîn bibînin.
Di pêkanîna algorîtmayên genetîkî de, temsîla çareseriyan bi navgîniya strukturên bi navê kromozom tê bikar anîn. Kromozom ji pêk tên genes, ku taybetmendiyên mumkin ên çareseriyê temsîl dikin. Ji bo çareserkirina pirsgirêkek taybetî, pêdivî ye ku meriv kromozom û genên wan, û hem jî karên hilbijartî, nûsandin û mutasyonê bi têra xwe diyar bike. Pêvajoya ya îcrakirina algorîtmaya genetîkî ji dubarekirina van kiryaran di forma de pêk tê. nifş heta ku pîvanek rawestînê bigihîje, wek mînak hejmara herî zêde ya nifşan, lihevhatina çareseriyan an bidestxistina çareseriyek têrker.
3. Serîlêdanên algorîtmayên genetîkî di pîşesaziyê de
otomotîv: Algorîtmayên genetîkî di awayê ku pîşesaziya otomotîvê nêzikî pirsgirêkên xweşbîn û sêwiranê dibe şoreşek çêkir. Bi karanîna van algorîtmayan, pargîdan dikarin karbidestiya hilberînê çêtir bikin, lêçûn kêm bikin, û kalîteya hilberê herî zêde bikin. Wekî din, algorîtmayên genetîkî di heman demê de rê dide sêwirana wesayîtên ewletir û berxwedêr bi xweşkirina belavkirina materyalan û avahiya pêkhateyan.
Optimîzasyona zincîra dabînkirinê: Algorîtmayên genetîkî bi berfirehî di pîşesaziyê de têne bikar anîn da ku pirsgirêkên tevlihev ên lojîstîk û xweşbîniyê çareser bikin. ya zincîrê ya pêşkêşkirinê. Van algorîtmayan dikarin ji pargîdaniyan re bibin alîkar ku awayê çêtirîn peyda bikin da ku hilberên xwe belav bikin, dem û lêçûnên veguheztinê kêm bikin, û her weha di rêveberiya depoyê de karbidestiya herî zêde bikin. Bi vî rengî, algorîtmayên genetîkî dikarin pir beşdarî baştirkirina pêşbaziya pargîdaniyên di pîşesaziyê de bibin.
Tespîtkirin û pêşbînkirina têkçûnên makîneyê: Di pîşesaziyê de, girîng e ku meriv têkçûnên makîneyê tesbît bike û pêşî lê bigire da ku ji demsala lêçûn dûr nekevin. Algorîtmayên genetîkî di vê wateyê de amûrek bikêr in, ji ber ku ew dikarin mîqdarên mezin daneyan analîz bikin û qalibên ku di xebata makîneyan de têkçûnên gengaz destnîşan dikin bibînin. Digel vê yekê, van algorîtmayan di heman demê de dikarin bibin alîkar ku pêşbînî bike kengê dibe ku têkçûn çêbibin, rê dide pargîdaniyan ku tedbîrên pêşîlêgirtinê bigirin û di hilberînê de pirsgirêkên mezin dûr bixin.
4. Awantaj û dezawantajên algorîtmayên genetîkî
Algorîtmayên genetîkî teknîkek hêzdar e ku di îstîxbarata sûnî û xweşbîniyê de tê bikar anîn. Van algorîtmayan ji pêvajoya pêşkeftina xwezayî îlhama xwe digirin û ji bo çareserkirina pirsgirêkên tevlihev û dîtina çareseriyên çêtirîn di gelek qadan de têne bikar anîn. Feydeyên algorîtmayên genetîkî ev in:
- Zehmetî: Algorîtmayên genetîkî dikarin pirsgirêkên dijwar bi rê ve bibin û gava ku agahdarî sînordar an dengdar be jî çareseriyan bibînin.
- Paralelîzm: Van algorîtmayan dikarin bi paralelî bêne darve kirin, ku pêvajoya lêgerîna çareseriyê bileztir dike û wan ji bo pirsgirêkên mezin guncan dike.
- Pirrjimar: Algorîtmayên genetîkî dikarin di warên cûda yên wekî endezyar, aborî, biyolojî û lojîstîk de li gelek pirsgirêkan werin sepandin.
Ji hêla din ve, kêmasiyên ku bi algorîtmayên genetîkî ve girêdayî ne jî hene:
- Mezinahiya nifûsê: Karbidestiya algorîtmayên genetîkî bi piranî bi mezinahiya nifûsa ku tê bikar anîn ve girêdayî ye, ku dikare çavkaniyên girîng ên hesabkirinê hewce bike.
- Lihevhatina pêşwext: Algorîtmayên genetîkî carinan dikarin berî ku çareseriya çêtirîn bibînin, ku dikare bandora wan li ser pirsgirêkên tevlihev bisînor bike, carinan dikare bi çareseriyek nebaş re bigihîje hev.
- Mîhengên Parametreyê: Algorîtmayên genetîkî hewceyê mîhengên parameterê yên rast hewce dikin ku performansa xwe zêde bikin, ku dikare di pirsgirêkên ne-xêzik û-dimensîyonel de dijwar be.
Bi kurtahî, algorîtmayên genetîkî amûrek hêzdar pêşkêşî dike ku pirsgirêkên tevlihev çareser bike û çareseriyên çêtirîn di gelek qadan de bibîne. Lêbelê, wan di heman demê de tixûbên wan hene ku divê di dema sepandina wan de bêne hesibandin
5. Faktorên sereke ji bo sêwirana algorîtmayên genetîkî bi bandor
Algorîtmayên genetîkî teknîkên xweşbîniyê ne ku ji pêvajoya pêşveçûna xwezayî ve têne îlham kirin. Ew bi berfirehî di warên wekî îstîxbarata sûnî, endezyar, û zanistiya daneyê de têne bikar anîn. Ji bo sêwirana algorîtmayên genetîkî bi bandor, girîng e ku meriv faktorên sereke yên jêrîn binirxîne:
1. Nûnertiya pirsgirêkê: Awayê ku çareseriyên potansiyel an "ferd" di algorîtmayek genetîkî de têne kod kirin krîtîk e Hilbijartina nûnertiya pirsgirêkê divê bi xwezaya pirsgirêkê re hevaheng be û xebata operatorên genetîkî, wek hilbijartin, derbaskirin û mutasyon hêsan bike. Mînakî, heke pirsgirêk bi dîtina berhevoka herî baş a parametreyan ve girêdayî be, nûnerî dibe ku vektorek nirxên hejmarî be.
2. Hilbijartina operatorên genetîkî: Operatorên genetîkî ji guherandin û hevkirina çareseriyan di her nifşî de berpirsiyar in. Hilbijartina operatorê guncan bandorek girîng li ser karîgerî û karîgeriya algorîtmaya genetîkî heye. Hin operatorên hevpar bijartina roulette, xaça xalî, û mutasyona yekgirtî ne. Girîng e ku meriv operatorên ku herî baş bi pirsgirêka taybetî re têkildar in hilbijêrin û cihêrengiya genetîkî pêşve bibin da ku ji hevrêziya zû dûr nekevin.
3. Kontrolkirina Parametreyê: Algorîtmayên genetîkî gelek pîvan hene, wekî mezinahiya nifûsê, rêjeya hevberdanê, û rêjeya mutasyonê, ku divê bi baldarî bêne hilbijartin. Van parameteran rasterast bandor li ser performans û kargêriya algorîtmê dikin. Mîhengek rast a parametreyan dikare vekolîn û îstismarkirina cîhê çareseriyê hevseng bike. Digel vê yekê, pêdivî ye ku meriv hejmara nifşan an pîvanên bidawîbûnê li ber çavan bigire da ku ji pêvajoyek xweşbîniya bêdawî dûr bixe.
Bi kurtahî, sêwirana bikêrhatî ya algorîtmayên genetîkî bi baldarî li ser nûnertiya pirsgirêkê, hilbijartina operatorên genetîkî, û kontrolkirina parametreyan vedihewîne. Hilbijartina guncan a van faktoran rasterast bandorê li leza hevgirtinê û kalîteya çareseriyên ku hatine dîtin dike. Bi pêkanîna rast û birêkûpêkkirina çêtirîn, algorîtmayên genetîkî dikarin bibin amûrek bi hêz ji bo çareserkirina pirsgirêkên xweşbîniya tevlihev.
6. Teknîkên pêşkeftî yên ji bo xweşbînkirina algorîtmayên genetîkî
ew algorîtmayên genetîkî Ew teknîkên xweşbîniyê ne ku ji prensîbên hilbijartina xwezayî û genetîk têne îlham kirin. Van algorîtmayan têne bikar anîn da ku di nav yên din de ji bo pirsgirêkên tevlihev ên wekî îstîxbarata sûnî, endezyar, aborî û biyolojî, çareseriyên nêzîk bibînin. Her çend algorîtmayên genetîkî bi bandoriya xwe têne zanîn, lê hene teknîkên pêşketî ku dikare performansa û encamên we bêtir çêtir bike.
Yek ji nêzîkatiyên ku herî zêde tê bikar anîn ji bo xweşbînkirina algorîtmayên genetîkî ye hilbijartina operator. Hilbijartina rast a operatorên genetîkî, wek hilbijartina kesanew derbasbûnî û mutasyon, dikare cihêrengiya genetîkî û şiyana algorîtmayê ku cîhê çareseriyê bikole bi girîngî baştir bike. Wekî din, girîng e ku meriv li ber çavan bigire mezinahiya nifûsê û ya hejmara nifşan ji bo ku hevsengiyek di navbera lêgerîn û îstîsmarê de peyda bike. !
Teknîkek din a pêşkeftî ye paralelîzasyon algorîtmayên genetîkî. Parallelîzasyon dihêle ku gelek mînakên algorîtmayê bi paralel werin meşandin, ku pêvajoya lêgerînê lez dike. Eve heye dikarin bi dest bixin bikaranîna mîmariyên hardware yên pispor an sûdwergirtina ji kapasîteyên hilberandina dabeşkirî yên pergalên nûjen. Paralelîzasyon di heman demê de îmkana vekolîna mîhengên parametreyên cihêreng an guheztina operatorên genetîkî peyda dike di wextê rastîn de, ku dikare performans û karbidestiya algorîtmayê baştir bike. !
Bi kurtasî, cûrbecûr hene teknîkên pêşketî ku dikare were bikar anîn algorîtmayên genetîkî xweş bikin. Hilbijartina rast a operatorên genetîkî, berçavgirtina mezinahiya nifûsê û hejmara nifşan, û her weha paralelîzekirin, hin ji stratejiyên herî bi bandor in ji bo baştirkirina performans û encamên van algorîtmayan. Serîlêdana van teknîkên pêşkeftî dikare bibe sedema vedîtina çareseriyên çêtirîn an nêzîk-optimal ên pirsgirêkên tevlihev, ku wan di warên cihêreng ên zanistî û teknolojîk de bike amûrek hêja.
7. Pêşniyarên ji bo pêkanîna serkeftî ya algorîtmayên genetîkî
:
1. Hilbijartina guncaw a operatorên genetîkî: Ji bo pêkanîna serketî ya algorîtmayên genetîkî, pêdivî ye ku meriv bi baldarî operatorên genetîkî yên ku dê di pêvajoya pêşkeftina çareseriyê de werin bikar anîn hilbijêrin. Di vê yekê de ji bo pirsgirêka di dest de hilbijarka herî maqûl, xaçerê û operatorên mutasyonê hilbijêrin. Girîng e ku meriv bi baldarî binirxîne ka kîjan operator herî guncaw in, li gorî xwezaya pirsgirêkê û armanca ku were bidestxistin.
2. Sazkirina rast a pîvanan: Aliyek din a sereke ev e ku meriv bi rêkûpêk pîvanên algorîtmaya genetîkî saz bike. Ev pênasekirina mezinahiya nifûsê, hejmara nifşan, îhtîmalên xaçerê û mutasyonê, di nav pîvanên din ên têkildar de vedihewîne. Nirxên guncav ji bo van parameteran li gorî pirsgirêka ku tê çareser kirin dibe ku diguhere, ji ber vê yekê girîng e ku meriv vekolîn û vesazkirina baldar were kirin da ku performansa algorîtmê xweşbîn bike.
3. Verastkirin û sererastkirina encaman: Dema ku algorîtmaya genetîkî hate bicîh kirin û çareseriyek hate peyda kirin, girîng e ku encamên ku hatine bidestxistin rast bikin û rast bikin. Ji bo ku algorîtma zêde nehatibe bicîh kirin tê pêşniyar kirin ku teknîkên pejirandî an dabeşkirina daneyan bikar bînin. daneyên perwerdehiyê. Wekî din, girîng e ku meriv ceribandinek berfireh bi kom û mezinahiyên daneya cihêreng bike da ku zexm û gelemperîkirina algorîtmayê verast bike, dabîn bike ku encam hevgirtî û pêbawer in.
Bi kurtî, Ji bo ku algorîtmayên genetîkî bi serfirazî bicîh bikin, divê operatorên genetîkî bi rêkûpêk bêne hilbijartin, pîvan bi rêkûpêk bêne saz kirin, û encamên ku têne bidestxistin bêne pejirandin û sererast kirin. Bi şopandina van pêşniyaran, bikêrhatî û bandorkeriya algorîtmayên genetîkî di çareserkirina pirsgirêkên tevlihev de dikare bi girîngî were pêşve xistin. Ji bîr mekin ku van pêşniyaran li gorî hewcedariyên taybetî yên her pirsgirêkê biguncînin û ceribandinek berfireh bikin da ku encamên pêbawer piştrast bikin.
Ez Sebastián Vidal im, endezyarek komputerê ku ji teknolojiyê û DIY-ê dilşewat e. Wekî din, ez afirînerê wê me tecnobits.com, ku ez dersan parve dikim da ku teknolojiyê ji her kesî re bigihînim û têgihîştî bikim.