الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند.الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند.

برای مثال اگر بخواهیم نوسانات قیمت نفت را با استفاده از عوامل خارجی و ارزش رگرسیون خطی ساده مدل کنیم،این فرمول را تولید خواهیم کرد : قیمت نفت در زمان t = ضریب 1 نرخ بهره در زمان t + ضریب 2 نرخ بیکاری در زمان t + ثابت 1 . سپس از یک معیار برای پیدا کردن بهترین مجموعه ضرایب و ثابت‌ها جهت مدل کردن قیمت نفت استفاده خواهیم کرد. در این روش 2 نکته اساسی وجود دارد. اول این که روش خطی است و مسئله دوم این است که ما به جای اینکه در میان "فضای پارامترها" جستجو کنیم، پارامترهای مورد استفاده را مشخص کرده‌ایم.

با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک ما یک ابر فرمول یا طرح، تنظیم می‌کنیم که چیزی شبیه "قیمت نفت در زمان t تابعی از حداکثر 4 متغیر است" را بیان می‌کند. سپس داده‌هایی برای گروهی از متغیرهای مختلف، شاید در حدود 20 متغیر فراهم خواهیم کرد. سپس الگوریتم ژنتیک اجرا خواهد شد که بهترین تابع و متغیرها را مورد جستجو قرار می‌دهد. روش کار الگوریتم ژنتیک به طور فریبنده‌ای ساده، خیلی قابل درک و به طور قابل ملاحظه‌ای روشی است که ما معتقدیم حیوانات آنگونه تکامل یافته‌اند. هر فرمولی که از طرح داده شده بالا تبعیت کند فردی از جمعیت فرمول‌های ممکن تلقی می‌شود.

متغیرهایی که هر فرمول داده‌شده را مشخص می‌کنند به عنوان یکسری از اعداد نشان داده‌شده‌اند که معادل [دی ان ای|دی.ان.ای](DNA) آن فرد را تشکیل می‌دهند.

موتور الگوریتم ژنتیک یک جمعیت اولیه از فرمول ایجاد می‌کند. هر فرد در برابر مجموعه‌ای از داده‌های مورد آزمایش قرار می‌گیرند و مناسبترین آنها (شاید 10 درصد از مناسبترین‌ها) باقی می‌مانند؛ بقیه کنار گذاشته می‌شوند. مناسبترین افراد با هم جفتگیری (جابجایی عناصر دی ان ای) و تغییر (تغییر تصادفی عناصر دی ان ای) کرده‌اند. مشاهده می‌شود که با گذشت از میان تعداد زیادی از نسلها، الگوریتم ژنتیک به سمت ایجاد فرمول‌هایی که دقیقتر هستند، میل می‌کنند. در حالی که شبکه‌های عصبی هم غیرخطی و غیرپارامتریک هستند، جذابیت زیاد الگوریتم‌های ژنتیک این است نتایج نهایی قابل ملاحظه‌ترند. فرمول نهایی برای کاربر انسانی قابل مشاهده خواهد بود، و برای ارائه سطح اطمینان نتایج می‌توان تکنیک‌های آماری متعارف را بر روی این فرمول‌ها اعمال کرد. فناوری الگوریتم‌های ژنتیک همواره در حال بهبود است و برای مثال با مطرح کردن معادله ویروس‌ها که در کنار فرمول‌ها و برای نقض کردن فرمول‌های ضعیف تولید می‌شوند و در نتیجه جمعیت را کلاً قویتر می‌سازند.

مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه حلها طبق یک الگو کدگذاری می‌شوند که تابع fitness نام دارد و هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند.

الگوریتم ژنتیک (GA) یک تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه حل بهینه و مسائل جستجو است. الگوریتم‌های ژنتیک یکی از انواع الگوریتم‌های تکاملی‌اند که از علم زیست‌شناسی مثل وراثت، جهش، [انتخاب ناگهانی(زیست‌شناسی)|انتخاب ناگهانی]، انتخاب طبیعی و ترکیب الهام گرفته شده.

عموماً راه‌حلها به صورت 2 تایی 0 و 1 نشان داده می‌شوند، ولی روشهای نمایش دیگری هم وجود دارد. تکامل از یک مجموعه کاملاً تصادفی از موجودیت‌ها شروع می‌شود و در نسلهای بعدی تکرار می‌شود. در هر نسل، مناسبترین‌ها انتخاب می‌شوند نه بهترین‌ها.

یک راه‌حل برای مسئله مورد نظر، با یک لیست از پارامترها نشان داده می‌شود که به آنها کروموزوم یا ژنوم می‌گویند. کروموزوم‌ها عموماً به صورت یک رشته ساده از داده‌ها نمایش داده می‌شوند، البته انواع ساختمان داده‌های دیگر هم می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند. در ابتدا چندین مشخصه به صورت تصادفی برای ایجاد نسل اول تولید می‌شوند. در طول هر نسل، هر مشخصه ارزیابی می‌شود وارزش تناسب (fitness) توسط تابع تناسب اندازه‌گیری می‌شود.

گام بعدی ایجاد دومین نسل از جامعه است که بر پایه فرآیندهای انتخاب، تولید از روی مشخصه‌های انتخاب شده با عملگرهای ژنتیکی است: اتصال کروموزوم‌ها به سر یکدیگر و تغییر.

برای هر فرد، یک جفت والد انتخاب می‌شود. انتخاب‌ها به گونه‌ای‌اند که مناسبترین عناصر انتخاب شوند تا حتی ضعیفترین عناصر هم شانس انتخاب داشته باشند تا از نزدیک شدن به جواب محلی جلوگیری شود. چندین الگوی انتخاب وجود دارد: چرخ منگنه‌دار(رولت)، انتخاب مسابقه‌ای (Tournament) ،... .

معمولاً الگوریتم‌های ژنتیک یک عدد احتمال اتصال دارد که بین 0.6 و 1 است که احتمال به وجود آمدن فرزند را نشان می‌دهد. ارگانیسم‌ها با این احتمال دوباره با هم ترکیب می‌شوند. اتصال 2 کروموزوم فرزند ایجاد می‌کند، که به نسل بعدی اضافه می‌شوند. این کارها انجام می‌شوند تا این که کاندیدهای مناسبی برای جواب، در نسل بعدی پیدا شوند. مرحله بعدی تغییر دادن فرزندان جدید است. الگوریتم‌های ژنتیک یک احتمال تغییر کوچک و ثابت دارند که معمولاً درجه‌ای در حدود 0.01 یا کمتر دارد. بر اساس این احتمال، کروموزوم‌های فرزند به طور تصادفی تغییر می‌کنند یا جهش می‌یابند، مخصوصاً با جهش بیت‌ها در کروموزوم ساختمان داده‌مان.

این فرآیند باعث به وجود آمدن نسل جدیدی از کروموزوم‌هایی می‌شود، که با نسل قبلی متفاوت است. کل فرآیند برای نسل بعدی هم تکرار می‌شود، جفت‌ها برای ترکیب انتخاب می‌شوند، جمعیت نسل سوم به وجود می‌آیند و .... این فرآیند تکرار می‌شود تا این که به آخرین مرحله برسیم.

شرایط خاتمه الگوریتم‌های ژنتیک عبارتند از:

به تعداد ثابتی از نسل‌ها برسیم.

بودجه اختصاص داده‌شده تمام شود(زمان محاسبه/پول).

یک فرد(فرزند تولید شده) پیدا شود که مینیمم (کمترین) ملاک را برآورده کند.

بیشترین درجه برازش فرزندان حاصل شود یا دیگر نتایج بهتری حاصل نشود.

بازرسی دستی.

ترکیبهای بالا.

روش های نمایش

قبل از این که یک الگوریتم ژنتیک برای یک مسئله اجرا شود، یک روش برای کد کردن ژنوم‌ها به زبان کامپیوتر باید به کار رود. یکی از روش‌های معمول کد کردن به صورت رشته‌های باینری است: رشته‌های 0و1. یک راه حل مشابه دیگر کدکردن راه حل‌ها در آرایه‌ای از اعداد صحیح یا اعشاری است، که دوباره هر جایگاه یک جنبه از ویژگی‌ها را نشان می‌دهد. این راه حل در مقایسه با قبلی پیچیده‌تر و مشکل‌تر است. مثلاً این روش توسط استفان کرمر، برای حدس ساختار 3 بعدی یک پروتئین موجود در آمینو اسید‌ها استفاده شد. الگوریتم‌های ژنتیکی که برای آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند، از این روش بهره می‌گیرند.

سومین روش برای نمایش صفات در یک GA یک رشته از حروف است، که هر حرف دوباره نمایش دهنده یک خصوصیت از راه حل است.

خاصیت هر 3تای این روش‌ها این است که آنها تعریف سازنده‌ایی را که تغییرات تصادفی در آنها ایجاد می‌کنند را آسان می‌کنند: 0 را به 1 وبرعکس، اضافه یا کم کردن ارزش یک عدد یا تبدیل یک حرف به حرف دیگر.

توضیحات بالا در شکل قابل مشاهده است

یک روش دیگر که توسط John Koza توسعه یافت، برنامه‌نویسی ژنتیک (genetic programming)است. که برنامه‌ها را به عنوان شاخه‌های داده در ساختار درخت نشان می‌دهد. در این روش تغییرات تصادفی می‌توانند با عوض کردن عملگرها یا تغییر دادن ارزش یک گره داده شده در درخت، یا عوض کردن یک زیر درخت با دیگری به وجود آیند.

عملگرهای یک الگوریتم ژنتیک

در هر مسئله قبل از آنکه بتوان الگوریتم ژنتیک را برای یافتن یک پاسخ به کار برد به دو عنصر نیاز است:در ابتدا روشی برای ارائه یک جواب به شکلی که الگوریتم ژنتیک بتواند روی آن عمل کند لازم است. در روش سنتی یک جواب به صورت یک رشته از بیتها، اعداد یا نویسهها نمایش داده می‌شود.دومین جزء اساسی الگوریتم ژنتیک روشی است که بتواند کیفیت هر جواب پیشنهاد شده را با استفاده از توابع تناسب محاسبه نماید. مثلاً اگر مسئله هر مقدار وزن ممکن را برای یک کوله پشتی مناسب بداند بدون اینکه کوله پشتی پاره شود، (مسئله کوله پشتی را ببینید) یک روش برای ارائه پاسخ می‌تواند به شکل رشته ای از بیتهای ۰ و۱ در نظر گرفته شود, که ۱ یا ۰ بودن نشانه اضافه شدن یا نشدن وزن به کوله پشتی است.تناسب پاسخ، با تعیین وزن کل برای جواب پیشنهاد شده اندازه گیری می‌شود.

[ویرایش] شبه کد

1 Genetic Algorithm 2 begin 3 Choose initial population 4 repeat 5 Evaluate the individual fit nesses of a certain proportion of the population 6 Select pairs of best-ranking individuals to reproduce 7 Apply crossover operator 8 Apply mutation operator 9 until terminating condition 10 end

شمای کلی شبه کد

ایده اصلی

در دهه هفتاد میلادی دانشمندی از دانشگاه میشیگان به نام جان هلند ایده استفاده از الگوریتم ژنتیک را در بهینه‌سازی‌های مهندسی مطرح کرد. ایده اساسی این الگوریتم انتقال خصوصیات موروثی توسط ژن‌هاست. فرض کنید مجموعه خصوصیات انسان توسط کروموزوم‌های او به نسل بعدی منتقل می‌شوند. هر ژن در این کروموزوم‌ها نماینده یک خصوصیت است. بعنوان مثال ژن 1 می‌تواند رنگ چشم باشد، ژن 2 طول قد، ژن 3 رنگ مو و الی آخر. حال اگر این کروموزوم به تمامی، به نسل بعد انتقال یابد، تمامی خصوصیات نسل بعدی شبیه به خصوصیات نسل قبل خواهد بود. بدیهیست که در عمل چنین اتفاقی رخ نمی‌دهد. در واقع بصورت همزمان دو اتفاق برای کروموزوم‌ها می‌افتد. اتفاق اول جهش (Mutation) است. "جهش" به این صورت است که بعضی ژن‌ها بصورت کاملاً تصادفی تغییر می‌کنند. البته تعداد این گونه ژن‌ها بسیار کم می‌باشد اما در هر حال این تغییر تصادفی همانگونه که پیشتر دیدیم بسیار مهم است. مثلاً ژن رنگ چشم می‌تواند بصورت تصادفی باعث شود تا در نسل بعدی یک نفر دارای چشمان سبز باشد. در حالی که تمامی نسل قبل دارای چشم قهوه‌ای بوده‌اند. علاوه بر "جهش" اتفاق دیگری که می‌افتد و البته این اتفاق به تعداد بسیار بیشتری نسبت به "جهش" رخ می‌دهد چسبیدن ابتدای یک کروموزوم به انتهای یک کروموزوم دیگر است. این مسأله با نام Crossover شناخته می‌شود. این همان چیزیست که مثلاً باعث می‌شود تا فرزند تعدادی از خصوصیات پدر و تعدادی از خصوصیات مادر را با هم به ارث ببرد و از شبیه شدن تام فرزند به تنها یکی از والدین جلوگیری می‌کند.

روش های انتخاب

روش‌های مختلفی برای الگوریتم‌های ژنتیک وجود دارند که می‌توان برای انتخاب ژنوم‌ها از آن‌ها استفاده کرد. اما روش‌های لیست شده در پایین از معمول‌ترین روش‌ها هستند.

انتخاب Elitist

مناسب‌ترین عضو هر اجتماع انتخاب می‌شود.Elitist Selection

انتخاب Roulette

یک روش انتخاب است که در آن عنصری که عدد برازش (تناسب) بیشتری داشته باشد، انتخاب می‌شود.

Roulette Selection

انتخاب Scaling

به موازات افزایش متوسط عدد برازش جامعه، سنگینی انتخاب هم بیشتر می‌شود و جزئی‌تر. این روش وقتی کاربرد دارد که مجموعه دارای عناصری باشد که عدد برازش بزرگی دارند و فقط تفاوت‌های کوچکی آن‌ها را از هم تفکیک می‌کند.Scaling Selection

انتخاب Tournament

یک زیر مجموعه از صفات یک جامعه انتخاب می‌شوند و اعضای آن مجموعه با هم رقابت می‌کنند و سرانجام فقط یک صفت از هر زیرگروه برای تولید انتخاب می‌شوند.Tournament Selection

بعضی از روش‌های دیگر عبارتند از:Hierarchical Selection ,Steady-State Selection ,Rank Selection ,Tournament Selection

منابع

ویکی‌پدیای انگلیسی:

Goldberg, David E (1989), Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Kluwer Academic Publishers, Boston, MA.
Goldberg, David E (2002), The Design of Innovation: Lessons from and for Competent Genetic Algorithms, Addison-Wesley, Reading, MA.
Fogel, David B (2006), Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence, IEEE Press, Piscataway, NJ. Third Edition
Holland, John H (1975), Adaptation in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press, Ann Arbor
Koza, John (1992), Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press. ISBN 0-262-11170-5
Michalewicz, Zbigniew (1999), Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlag.
Mitchell, Melanie, (1996), An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, Cambridge, MA.
Poli, R., Langdon, W. B., McPhee, N. F.. A Field Guide to Genetic Programming. Lulu.com freely available from the internet, 2008, ISBN 978-1-4092-0073-4. ‏
Rechenberg, Ingo (1971): Evolutionsstrategie - Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution (PhD thesis). Reprinted by Fromman-Holzboog (1973).
Schmitt, Lothar M, Nehaniv Chrystopher N, Fujii Robert H (1998), Linear analysis of genetic algorithms, Theoretical Computer Science (208), pp. 111-148
Schmitt, Lothar M (2001), Theory of Genetic Algorithms, Theoretical Computer Science (259), pp. 1-61
Schmitt, Lothar M (2004), Theory of Genetic Algorithms II: models for genetic operators over the string-tensor representation of populations and convergence to global optima for arbitrary fitness function under scaling, Theoretical Computer Science (310), pp. 181-231
Schwefel, Hans-Paul (1974): Numerische Optimierung von Computer-Modellen (PhD thesis). Reprinted by Birkhäuser (1977).
Vose, Michael D (1999), The Simple Genetic Algorithm: Foundations and Theory, MIT Press, Cambridge, MA.
Whitley, D. (1994). A genetic algorithm tutorial. Statistics and Computing 4, 65–85.

الگوریتم ژنتیک چیست؟

روش های نمایش

عملگرهای یک الگوریتم ژنتیک

[ویرایش] شبه کد

شمای کلی شبه کد

ایده اصلی

روش های انتخاب

انتخاب Elitist

انتخاب Roulette

انتخاب Scaling

انتخاب Tournament

منابع

مطالب مشابه :

الگوریتم ژنتیک چیست ؟

الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم ژنتیک

مسئله کوله پشتی چیست؟

الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوريتم مورچگان چیست؟ توضیح با یک مثال ساده

ژنتیک و اصلاح نباتات

الگوریتم ژنتیک

الگوريتم ژنتيك و فرايند بهينه سازي ...