logo

الخوارزمية الجينية في التعلم الآلي

الخوارزمية الجينية هي خوارزمية بحث إرشادية تكيفية مستوحاة من نظرية داروين للتطور في الطبيعة .' يتم استخدامه لحل مشاكل التحسين في التعلم الآلي. إنها إحدى الخوارزميات المهمة لأنها تساعد في حل المشكلات المعقدة التي قد يستغرق حلها وقتًا طويلاً.

الخوارزمية الجينية في التعلم الآلي

يتم استخدام الخوارزميات الجينية على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة في العالم الحقيقي، على سبيل المثال، تصميم الدوائر الإلكترونية وفك الشفرات ومعالجة الصور والإبداع الاصطناعي.

في هذا الموضوع سنشرح الخوارزمية الجينية بالتفصيل، بما في ذلك المصطلحات الأساسية المستخدمة في الخوارزمية الجينية، وكيفية عملها، ومزايا وقيود الخوارزمية الجينية، وما إلى ذلك.

تحميل فيديوهات اليوتيوب ببرنامج vlc

ما هي الخوارزمية الجينية؟

قبل فهم الخوارزمية الجينية، دعونا أولاً نفهم المصطلحات الأساسية لفهم هذه الخوارزمية بشكل أفضل:

    سكان:السكان هو مجموعة فرعية من جميع الحلول الممكنة أو المحتملة، والتي يمكن أن تحل مشكلة معينة.الكروموسومات:يعد الكروموسوم أحد الحلول الموجودة في المجتمع لمشكلة معينة، وتنتج مجموعة الجينات كروموسومًا.الجين:وينقسم الكروموسوم إلى جين مختلف، أو يكون عنصرا من عناصر الكروموسوم.الأليلات:الأليل هو القيمة المقدمة للجين داخل كروموسوم معين.وظيفة اللياقة البدنية:يتم استخدام وظيفة اللياقة البدنية لتحديد مستوى اللياقة البدنية للفرد بين السكان. ويعني قدرة الفرد على التنافس مع الأفراد الآخرين. في كل تكرار، يتم تقييم الأفراد بناءً على وظيفة اللياقة البدنية الخاصة بهم.العوامل الوراثية:في الخوارزمية الجينية، أفضل شريك فردي لتجديد النسل أفضل من الوالدين. وهنا يلعب العاملون الجينيون دورًا في تغيير التركيب الجيني للجيل القادم.اختيار

بعد حساب مدى صلاحية كل موجود في المجتمع، يتم استخدام عملية اختيار لتحديد أي من الأفراد في السكان سوف يتمكن من التكاثر وإنتاج البذور التي ستشكل الجيل القادم.

أنواع أنماط الاختيار المتاحة

    اختيار عجلة الروليت اختيار الحدث اختيار على أساس الرتبة

لذا، يمكننا الآن تعريف الخوارزمية الجينية بأنها خوارزمية بحث إرشادية لحل مشاكل التحسين. إنها مجموعة فرعية من الخوارزميات التطورية المستخدمة في الحوسبة. تستخدم الخوارزمية الجينية مفاهيم الانتقاء الجيني والطبيعي لحل مشكلات التحسين.

كيف تعمل الخوارزمية الجينية؟

تعمل الخوارزمية الجينية على دورة الأجيال التطورية لتوليد حلول عالية الجودة. تستخدم هذه الخوارزميات عمليات مختلفة إما لتعزيز أو استبدال السكان لإعطاء حل مناسب محسن.

يتضمن بشكل أساسي خمس مراحل لحل مشاكل التحسين المعقدة، والتي ترد على النحو التالي:

    التهيئة مهمة اللياقة البدنية اختيار التكاثر نهاية

1. التهيئة

تبدأ عملية الخوارزمية الجينية بتوليد مجموعة الأفراد، والتي تسمى السكان. هنا كل فرد هو الحل لمشكلة معينة. يحتوي الفرد أو يتميز بمجموعة من العوامل تسمى الجينات. يتم دمج الجينات في سلسلة وتوليد الكروموسومات، وهذا هو الحل للمشكلة. أحد الأساليب الأكثر شيوعًا للتهيئة هو استخدام السلاسل الثنائية العشوائية.

سلسلة التسلسل في جافا
الخوارزمية الجينية في التعلم الآلي

2. مهمة اللياقة البدنية

هل تستخدم وظيفة اللياقة البدنية لتحديد مدى لياقة الفرد؟ ويعني قدرة الفرد على التنافس مع الأفراد الآخرين. في كل تكرار، يتم تقييم الأفراد بناءً على وظيفة اللياقة البدنية الخاصة بهم. توفر وظيفة اللياقة البدنية درجة اللياقة البدنية لكل فرد. تحدد هذه النتيجة أيضًا احتمالية اختيارك للتكاثر. كلما زادت درجة اللياقة البدنية، زادت فرص اختيارك للتكاثر.

3. الاختيار

تتضمن مرحلة الاختيار اختيار الأفراد لتكاثر النسل. يتم بعد ذلك ترتيب جميع الأفراد المختارين في زوج من اثنين لزيادة التكاثر. ثم ينقل هؤلاء الأفراد جيناتهم إلى الجيل التالي.

هناك ثلاثة أنواع من طرق الاختيار المتاحة، وهي:

  • اختيار عجلة الروليت
  • اختيار البطولة
  • الاختيار على أساس الرتبة

4. التكاثر

بعد عملية الاختيار، يتم إنشاء طفل في خطوة التكاثر. في هذه الخطوة، تستخدم الخوارزمية الجينية عاملي تباين يتم تطبيقهما على المجموعة الأصلية. المشغلان المشاركان في مرحلة التكاثر مذكوران أدناه:

    عبور:يلعب التقاطع الدور الأكثر أهمية في مرحلة إعادة إنتاج الخوارزمية الجينية. في هذه العملية، يتم اختيار نقطة التقاطع بشكل عشوائي داخل الجينات. ثم يقوم عامل التقاطع بتبادل المعلومات الجينية لوالدين من الجيل الحالي لإنتاج فرد جديد يمثل النسل.
    الخوارزمية الجينية في التعلم الآلي
    ويتم تبادل جينات الوالدين فيما بينهم حتى يتم تحقيق نقطة التقاطع. تتم إضافة هذه النسل المولد حديثًا إلى السكان. وتسمى هذه العملية أيضًا أو التقاطع. أنواع أنماط التقاطع المتاحة:
    • نقطة واحدة كروس
    • كروس من نقطتين
    • كروس كسوة
    • تقاطع الخوارزميات القابلة للتوريث
    طفره
    يقوم عامل الطفرة بإدخال جينات عشوائية في النسل (الطفل الجديد) للحفاظ على التنوع في السكان. ويمكن القيام بذلك عن طريق قلب بعض البتات في الكروموسومات.
    تساعد الطفرة في حل مسألة التقارب المبكر وتعزز التنويع. الصورة أدناه توضح عملية الطفرة:
    أنواع أنماط الطفرة المتاحة،

    أرقام أ ب ج
      طفرة بت الوجه طفرة غاوسية طفرة التبادل/المبادلة

    الخوارزمية الجينية في التعلم الآلي

5. الإنهاء

بعد مرحلة إعادة الإنتاج، يتم تطبيق معيار التوقف كأساس للإنهاء. تنتهي الخوارزمية بعد الوصول إلى حل اللياقة البدنية. سيتم تحديد الحل النهائي باعتباره الحل الأفضل لدى السكان.

سير العمل العام للخوارزمية الجينية البسيطة

الخوارزمية الجينية في التعلم الآلي

مزايا الخوارزمية الجينية

  • القدرات الموازية للخوارزميات الجينية هي الأفضل.
  • يساعد في تحسين المشكلات المختلفة مثل الوظائف المنفصلة والمسائل متعددة الأهداف والوظائف المستمرة.
  • فهو يوفر حلاً لمشكلة تتحسن بمرور الوقت.
  • لا تحتاج الخوارزمية الجينية إلى معلومات مشتقة.

حدود الخوارزميات الجينية

  • الخوارزميات الجينية ليست خوارزميات فعالة لحل المشكلات البسيطة.
  • ولا يضمن جودة الحل النهائي للمشكلة.
  • الحساب المتكرر لقيم اللياقة البدنية قد يولد بعض التحديات الحسابية.

الفرق بين الخوارزميات الجينية والخوارزميات التقليدية

  • مساحة البحث هي مجموعة من الحلول الممكنة للمشكلة. في الخوارزمية التقليدية، يتم الاحتفاظ بمجموعة واحدة فقط من الحلول، بينما في الخوارزمية الجينية، يمكن استخدام عدة مجموعات من الحلول في مساحة البحث.
  • تحتاج الخوارزميات التقليدية إلى مزيد من المعلومات من أجل إجراء البحث، في حين تحتاج الخوارزميات الجينية إلى وظيفة موضوعية واحدة فقط لحساب مدى ملاءمة الفرد.
  • لا يمكن للخوارزميات التقليدية أن تعمل بالتوازي، في حين أن الخوارزميات الجينية يمكن أن تعمل بالتوازي (حساب مدى ملاءمة الأفراد مستقل).
  • أحد الاختلافات الكبيرة في الخوارزميات الجينية هو أنه بدلاً من العمل مباشرة على نتائج الباحث، تعمل الخوارزميات القابلة للتوريث على تمثيلاتها (أو تقديمها)، والتي تُعرف في كثير من الأحيان بالكروموسومات.
  • أحد الاختلافات الكبيرة بين الخوارزمية التقليدية والخوارزمية الجينية هو أنها لا تعمل بشكل مباشر على الحلول المرشحة.
  • يمكن للخوارزميات التقليدية أن تولد نتيجة واحدة فقط في النهاية، في حين يمكن للخوارزميات الجينية أن تولد نتائج مثالية متعددة من أجيال مختلفة.
  • من غير المرجح أن تولد الخوارزمية التقليدية نتائج مثالية، في حين أن الخوارزميات الجينية لا تضمن توليد نتائج عالمية مثالية، ولكن هناك أيضًا إمكانية كبيرة للحصول على النتيجة المثلى لمشكلة ما لأنها تستخدم العوامل الجينية مثل التقاطع والطفرة.
  • الخوارزميات التقليدية حتمية بطبيعتها، في حين أن الخوارزميات الجينية احتمالية وعشوائية بطبيعتها.