Mutation (genetic algorithm)
પરિવર્તન એ આનુવંશિક સંચાલક છે જેનો ઉપયોગ આનુવંશિક અથવા વધુ સામાન્ય રીતે, ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ (ઇ. એ.) ની વસ્તીના રંગસૂત્રોની આનુવંશિક વિવિધતા જાળવવા માટે થાય છે. તે જૈવિક પરિવર્તન જેવું જ છે. દ્વિસંગી કોડેડ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ (જી. એ.) ના મ્યુટેશન ઓપરેટરના ઉત્તમ ઉદાહરણમાં આનુવંશિક ક્રમમાં મનસ્વી બીટ તેની મૂળ સ્થિતિમાંથી પલટી જવાની સંભાવનાનો સમાવેશ થાય છે. મ્યુટેશન ઓપરેટરને અમલમાં મૂકવાની એક સામાન્ય પદ્ધતિમાં ક્રમમાં દરેક બીટ માટે રેન્ડમ ચલ પેદા કરવાનો સમાવેશ થાય છે. આ રેન્ડમ વેરિયેબલ જણાવે છે કે કોઈ ચોક્કસ બીટ પલટી જશે કે નહીં. જૈવિક બિંદુ પરિવર્તન પર આધારિત આ પરિવર્તન પ્રક્રિયાને એક બિંદુ પરિવર્તન કહેવામાં આવે છે. અન્ય પ્રકારના મ્યુટેશન ઓપરેટર્સનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે દ્વિસંગી સિવાયની રજૂઆતો માટે થાય છે, જેમ કે ફ્લોટિંગ-પોઇન્ટ એન્કોડિંગ અથવા સંયુક્ત સમસ્યાઓ માટેની રજૂઆતો. ઇ. એ. માં પરિવર્તનનો હેતુ નમૂનારૂપ વસ્તીમાં વિવિધતાનો પરિચય આપવાનો છે. મ્યુટેશન ઓપરેટર્સનો ઉપયોગ સ્થાનિક મિનિમાને ટાળવા માટે કરવામાં આવે છે, જેમાં રંગસૂત્રોની વસ્તીને એકબીજા સાથે ખૂબ સમાન બનતા અટકાવવામાં આવે છે, આમ વૈશ્વિક મહત્તમમાં અભિસરણને ધીમું અથવા અટકાવવામાં આવે છે. આ તર્ક મોટાભાગના ઇ. એ. ને આગામી પેઢી પેદા કરવા માટે માત્ર વસ્તીના સૌથી યોગ્યને લેવાનું ટાળવા તરફ દોરી જાય છે, પરંતુ તેના બદલે તંદુરસ્ત લોકો તરફ ભાર સાથે રેન્ડમ (અથવા અર્ધ-રેન્ડમ) સેટ પસંદ કરે છે. ઇ. એ. માં ઉપયોગમાં લેવાતા તમામ મ્યુટેશન ઓપરેટરોને નીચેની જરૂરિયાતો લાગુ પડે છેઃ સર્ચ સ્પેસમાં દરેક બિંદુ એક અથવા વધુ મ્યુટેશન દ્વારા પહોંચી શકાય તેવું હોવું જોઈએ. શોધ જગ્યામાં ભાગો અથવા દિશાઓ માટે કોઈ પસંદગી હોવી જોઈએ નહીં (કોઈ પ્રવાહ નહીં). નાના પરિવર્તનો મોટા કરતાં વધુ સંભવિત હોવા જોઈએ. વિવિધ જીનોમના પ્રકારો માટે, વિવિધ પરિવર્તનના પ્રકારો યોગ્ય છે. કેટલાક પરિવર્તનો ગૌસીયન, યુનિફોર્મ, ઝિગઝેગ, સ્ક્રેમ્બલ, ઇન્સર્શન, ઇન્વર્ઝન, સ્વેપ વગેરે છે. નીચે પ્રસ્તુત કરેલા કરતાં ઝાંખી અને વધુ સંચાલકો ઇબેન અને સ્મિથના પ્રારંભિક પુસ્તકમાં અથવા ઇનમાં મળી શકે છે. બિટ સ્ટ્રિંગનું પરિવર્તન બિટ સ્ટ્રિંગનું પરિવર્તન રેન્ડમ સ્થાનો પર બિટ ફ્લિપ્સ દ્વારા થાય છે. ઉદાહરણોઃ બિટના પરિવર્તનની સંભાવના છે, જ્યાં દ્વિસંગી વેક્ટરની લંબાઈ છે. આમ, પ્રતિ મ્યુટેશન અને મ્યુટેશન માટે પસંદ કરાયેલ વ્યક્તિના મ્યુટેશન દર સુધી પહોંચી શકાય છે. વાસ્તવિક સંખ્યાઓનું પરિવર્તન ઘણા EA, જેમ કે ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચના અથવા વાસ્તવિક-કોડેડ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ, બીટ સ્ટ્રિંગ્સને બદલે વાસ્તવિક સંખ્યાઓ સાથે કામ કરે છે. આ આ પ્રકારના કોડિંગ સાથે કરવામાં આવેલા સારા અનુભવોને કારણે છે. વાસ્તવિક મૂલ્ય ધરાવતા જનીનનું મૂલ્ય કાં તો બદલી શકાય છે અથવા પુનઃનિર્ધારિત કરી શકાય છે. એક પરિવર્તન કે જે પછીનું અમલમાં મૂકે છે તેનો ઉપયોગ ફક્ત મૂલ્ય-બદલાતા પરિવર્તન સાથે જ થવો જોઈએ અને પછી માત્ર તુલનાત્મક રીતે ઓછી સંભાવના સાથે જ થવો જોઈએ, કારણ કે તે મોટા ફેરફારો તરફ દોરી શકે છે. વ્યવહારુ એપ્લિકેશન્સમાં, ઉકેલવાની ઓપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાના બદલવાના નિર્ણય ચલો સામાન્ય રીતે મર્યાદિત હોય છે. તદનુસાર, સંકળાયેલ જનીનોના મૂલ્યો દરેક અંતરાલ સુધી મર્યાદિત હોય છે. પરિવર્તન આ પ્રતિબંધોને ધ્યાનમાં લઈ શકે છે અથવા ન પણ લઈ શકે છે. પછીના કિસ્સામાં, નીચે વર્ણવ્યા મુજબ યોગ્ય પોસ્ટ-ટ્રીટમેન્ટ જરૂરી છે. નિયંત્રણોને ધ્યાનમાં લીધા વિના પરિવર્તન જનીનના જૂના મૂલ્યમાં પેદા થયેલ યાદૃચ્છિક મૂલ્યને ઉમેરીને સામાન્ય વિતરણનો ઉપયોગ કરીને વાસ્તવિક સંખ્યાને પરિવર્તિત કરી શકાય છે, પરિણામે પરિવર્તન મૂલ્યમાં પરિણમે છેઃ મૂલ્યોની મર્યાદિત શ્રેણીવાળા જનીનોના કિસ્સામાં, પરિવર્તનનું પગલું કદ પસંદ કરવું એ એક સારો વિચાર છે જેથી તે બદલવા માટેના જનીનની શ્રેણીને વ્યાજબી રીતે બંધબેસે, દા. ત. : વર્તમાન મૂલ્યના આધારે પગલાના કદને નાની સ્વીકાર્ય પરિવર્તન શ્રેણીમાં પણ સમાયોજિત કરી શકાય છે. જો કે, કોઈ પણ સંજોગોમાં, જનીનનું નવું મૂલ્ય માન્ય મૂલ્યોની શ્રેણીની બહાર હોવાની શક્યતા છે. આવા કેસને ઘાતક પરિવર્તન માનવામાં આવવો જોઈએ, કારણ કે જનીનનું નવું મૂલ્ય સંબંધિત ઉલ્લંઘન કરેલ મર્યાદાનો ઉપયોગ કરીને સ્પષ્ટ સમારકામ પ્રવાહ તરફ દોરી જશે. આનું કારણ એ છે કે મર્યાદા મૂલ્ય પછી મૂલ્ય શ્રેણીની મર્યાદાની બહારના મૂલ્યોની સંપૂર્ણ સંભાવના સાથે પસંદ કરવામાં આવશે. ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચના સામાન્ય વિતરણના આધારે વાસ્તવિક સંખ્યાઓ અને પરિવર્તન સાથે કામ કરે છે. પગથિયાંનું કદ રંગસૂત્રનો એક ભાગ છે અને તે વાસ્તવિક નિર્ણય ચલ સાથે ઉત્ક્રાંતિને આધિન છે. પ્રતિબંધોને ધ્યાનમાં રાખીને પરિવર્તન જનીનની મૂલ્ય શ્રેણીને ધ્યાનમાં લેતી વખતે તેના મૂલ્યને બદલવાનું એક સંભવિત સ્વરૂપ એ ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ GLEAM (જનરલ લર્નિંગ ઇવોલ્યુશનરી અલ્ગોરિધમ એન્ડ મેથડ) નું પરિવર્તન સંબંધિત પરિમાણ પરિવર્તન છે, જેમાં અગાઉ રજૂ કરાયેલા પરિવર્તનની જેમ, મોટા ફેરફારો કરતાં નાના ફેરફારોની શક્યતા વધુ હોય છે. પ્રથમ, વર્તમાન મૂલ્યમાં વધારો કરવો કે ઘટાડો કરવો તે અંગે સમાન રીતે વહેંચાયેલો નિર્ણય લેવામાં આવે છે અને પછી અનુરૂપ કુલ ફેરફાર અંતરાલ નક્કી કરવામાં આવે છે. સામાન્યતાની ખોટ વિના, સમજૂતી માટે વધારો ધારવામાં આવે છે અને કુલ ફેરફાર અંતરાલ પછી છે. તેને પહોળાઈ સાથે સમાન કદના પેટા-ક્ષેત્રોમાં વહેંચવામાં આવે છે, જેમાંથી વિવિધ કદના પેટા-પરિવર્તન અંતરાલો રચાય છેઃ-th પેટા-પરિવર્તન અંતરાલોઃ સાથે અને ત્યારબાદ, પેટા-પરિવર્તન અંતરાલોમાંથી એક સમાન વિતરણમાં પસંદ કરવામાં આવે છે અને એક યાદૃચ્છિક સંખ્યા, જે સમાન રીતે વહેંચાયેલી હોય છે, તે જનીનના નવા મૂલ્ય તરીકે તેમાંથી લેવામાં આવે છે. પેટા-પરિવર્તન અંતરાલોની પરિણામી સારાંશ સંભાવનાઓ નજીકના આંકડામાં દર્શાવેલ અનુકરણીય કેસ માટે પેટા-ક્ષેત્રની સંભાવના વિતરણમાં પરિણમે છે. આ પહેલાની જેમ સામાન્ય વિતરણ નથી, પરંતુ આ વિતરણ સ્પષ્ટપણે મોટા ફેરફારો કરતાં નાના ફેરફારોની તરફેણ કરે છે. 10 જેવા મોટા મૂલ્યો માટે આ પરિવર્તન એવા કાર્યો માટે ઓછું યોગ્ય છે જ્યાં મહત્તમ મૂલ્ય શ્રેણીની સીમાઓમાંથી એક પર હોય. જ્યારે જનીન મૂલ્ય તેની મર્યાદાની ખૂબ નજીક પહોંચે છે ત્યારે તેમાં નોંધપાત્ર ઘટાડો કરીને આનો ઉપાય કરી શકાય છે. ક્રમચયોના પરિવર્તન ક્રમચયોના પરિવર્તન ખાસ કરીને જીનોમ માટે રચાયેલ છે જે પોતે સમૂહના ક્રમચયો છે. આનો ઉપયોગ ઘણીવાર સંયુક્ત કાર્યોને ઉકેલવા માટે થાય છે. પ્રસ્તુત બે પરિવર્તનમાં, જીનોમના ભાગો ફેરવવામાં આવે છે અથવા ઊંધી થાય છે. જમણી બાજુએ પરિભ્રમણ પ્રક્રિયાની રજૂઆત જમણી બાજુના ઉદાહરણ દ્વારા સચિત્ર છેઃ વ્યુત્ક્રમ પ્રક્રિયાની રજૂઆત જમણી બાજુના ઉદાહરણ દ્વારા સચિત્ર છેઃ નાના ફેરફારો માટે પસંદગી સાથેના ચલો પરિવર્તન માટે શરૂઆતમાં ઉઠાવવામાં આવેલી જરૂરિયાત, જે મુજબ નાના ફેરફારો મોટા ફેરફારો કરતાં વધુ સંભવિત હોવા જોઈએ, તે ફક્ત બે ક્રમચય પરિવર્તન દ્વારા અપૂરતી રીતે પૂર્ણ થાય છે, કારણ કે આંશિક સૂચિઓની લંબાઈ અને પાળીની સ્થિતિઓની સંખ્યા સમાન રીતે વહેંચાયેલી રીતે નક્કી કરવામાં આવે છે. જો કે, આંશિક સૂચિ જેટલી લાંબી અને શિફ્ટ, જનીન ક્રમમાં વધુ ફેરફાર થાય છે. આને નીચેના ફેરફારો દ્વારા સુધારી શકાય છે. આંશિક સૂચિઓનો અંતિમ અનુક્રમણિકા પ્રારંભ અનુક્રમણિકાના અંતર તરીકે નક્કી કરવામાં આવે છેઃ જ્યાં અંતરાલ અને ગોળાકાર વાસ્તવિક સંખ્યાઓના પરિવર્તન માટેની બે પ્રક્રિયાઓમાંથી એક અનુસાર અવ્યવસ્થિત રીતે નક્કી કરવામાં આવે છે. પરિભ્રમણ માટે, અંતરની જેમ જ નક્કી કરવામાં આવે છે, પરંતુ મૂલ્ય પ્રતિબંધિત છે. વ્યુત્ક્રમ માટે, નોંધ કરો કે જે પકડી રાખવી જોઈએ, તેથી મૂલ્યને બાકાત રાખવું આવશ્યક છે. ઇવોલ્યુશનરી એલ્ગોરિધમ્સ આનુવંશિક એલ્ગોરિધમ્સ સંદર્ભો ગ્રંથસૂચિ જ્હોન હોલેન્ડ (1975) પણ જુઓ. નેચરલ એન્ડ આર્ટિફિશિયલ સિસ્ટમ્સમાં અનુકૂલન, પીએચડી થીસીસ, યુનિવર્સિટી ઓફ મિશિગન પ્રેસ, એન આર્બર, મિશિગન. . આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સ