Chromosome (genetic algorithm)
આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ (જીએ), અથવા વધુ સામાન્ય, ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સ (ઇએ) માં, રંગસૂત્ર (જેને કેટલીકવાર જીનોટાઇપ પણ કહેવાય છે) એ પરિમાણોનો સમૂહ છે જે સમસ્યાના સૂચિત ઉકેલને વ્યાખ્યાયિત કરે છે જેને ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ ઉકેલવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યું છે. તમામ ઉકેલોનો સમૂહ, જેને જૈવિક નમૂના અનુસાર વ્યક્તિઓ પણ કહેવામાં આવે છે, તેને વસ્તી તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. વ્યક્તિના જિનોમમાં એક, ભાગ્યે જ ઘણા, રંગસૂત્રો હોય છે અને તે ઉકેલવાના કાર્યની આનુવંશિક રજૂઆતને અનુરૂપ હોય છે. રંગસૂત્ર જનીનોના સમૂહથી બનેલું હોય છે, જ્યાં જનીનમાં એક અથવા વધુ અર્થપૂર્ણ રીતે જોડાયેલા પરિમાણો હોય છે, જેને ઘણીવાર નિર્ણય ચલ પણ કહેવામાં આવે છે. તેઓ વ્યક્તિની એક અથવા વધુ ફેનોટાઇપિક લાક્ષણિકતાઓ નક્કી કરે છે અથવા ઓછામાં ઓછું તેમના પર પ્રભાવ ધરાવે છે. આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સના મૂળભૂત સ્વરૂપમાં, રંગસૂત્રને દ્વિસંગી સ્ટ્રિંગ તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે, જ્યારે પછીના સ્વરૂપોમાં અને સામાન્ય રીતે ઇ. એ. માં, અન્ય માહિતી માળખાઓની વિશાળ વિવિધતાનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. રંગસૂત્રની રચના જ્યારે કાર્યનું આનુવંશિક પ્રતિનિધિત્વ બનાવતી વખતે, તે નક્કી કરવામાં આવે છે કે કયા નિર્ણય ચલ અને કાર્યની સ્વતંત્રતાની અન્ય ડિગ્રીઓ ઇ. એ. અને સંભવિત વધારાના હ્યુરિસ્ટિક્સ દ્વારા સુધારવી જોઈએ અને જીનોટાઇપ-ફેનોટાઇપ મેપિંગ કેવું દેખાવું જોઈએ. રંગસૂત્રની રચના આ વિચારણાઓને નક્કર માહિતી માળખામાં અનુવાદિત કરે છે, જેના માટે ઇ. એ. પછી પસંદ કરવી પડે છે, રૂપરેખાંકિત કરવી પડે છે, વિસ્તૃત કરવી પડે છે અથવા સૌથી ખરાબ સ્થિતિમાં બનાવવી પડે છે. રંગસૂત્ર માટે સમસ્યાના ક્ષેત્રની યોગ્ય રજૂઆત શોધવી એ એક મહત્વપૂર્ણ વિચારણા છે, કારણ કે સારી રજૂઆત શોધની જગ્યાને મર્યાદિત કરીને શોધને સરળ બનાવશે; તેવી જ રીતે, નબળી રજૂઆત મોટી શોધ જગ્યાને મંજૂરી આપશે. આ સંદર્ભમાં, પસંદ કરેલા રંગસૂત્રની રચનામાં ફિટ થવા માટે યોગ્ય પરિવર્તન અને ક્રોસઓવર ઓપરેટરોને પણ શોધવા અથવા નવા વ્યાખ્યાયિત કરવા આવશ્યક છે. આ ઓપરેટરો માટે એક મહત્વપૂર્ણ જરૂરિયાત એ છે કે તેઓ માત્ર શોધ જગ્યાના તમામ બિંદુઓને સૈદ્ધાંતિક રીતે પહોંચવાની મંજૂરી આપતા નથી, પરંતુ આને શક્ય તેટલું સરળ પણ બનાવે છે. નીચેની જરૂરિયાતો સારી રીતે અનુકૂળ રંગસૂત્ર દ્વારા પૂરી થવી આવશ્યક છેઃ તે શોધ જગ્યામાં તમામ સ્વીકાર્ય બિંદુઓની સુલભતાને મંજૂરી આપવી આવશ્યક છે. રંગસૂત્રની રચના એવી રીતે કરવામાં આવે છે કે તે માત્ર શોધની જગ્યાને આવરી લે અને કોઈ વધારાના ક્ષેત્રોને આવરી ન લે. જેથી કોઈ રીડન્ડન્સી ન હોય અથવા શક્ય તેટલી ઓછી રીડન્ડન્સી હોય. મજબૂત કાર્યકારણનું પાલનઃ રંગસૂત્રમાં નાના ફેરફારો માત્ર ફીનોટાઇપમાં નાના ફેરફારો તરફ દોરી જવા જોઈએ. આને શોધ અને સમસ્યાની જગ્યા વચ્ચેના સંબંધનું સ્થાન પણ કહેવામાં આવે છે. રંગસૂત્રની રચના એવી રીતે કરવી કે તે શોધ જગ્યામાં પ્રતિબંધિત પ્રદેશોને સંપૂર્ણપણે અથવા શક્ય તેટલું બાકાત રાખે. જ્યારે પ્રથમ જરૂરિયાત અનિવાર્ય છે, એપ્લિકેશન અને ઉપયોગમાં લેવાતા ઇ. એ. ના આધારે, સામાન્ય રીતે માત્ર શક્ય હોય ત્યાં સુધી બાકીની જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરીને સંતુષ્ટ થવું પડે છે. જો કે, એ નોંધવું જોઈએ કે ઉત્ક્રાંતિ શોધને ટેકો આપવામાં આવે છે અને શક્ય તેટલી સંપૂર્ણ પરિપૂર્ણતા દ્વારા નોંધપાત્ર રીતે વેગ આપવામાં આવે છે. દ્વિસંગી કોડિંગ માટે રંગસૂત્રોના રંગસૂત્રોના ઉદાહરણો તેમના શાસ્ત્રીય સ્વરૂપમાં, જી. એ. બીટ સ્ટ્રિંગ્સનો ઉપયોગ કરે છે અને તેમના પર ઓપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે નિર્ણય ચલોનો નકશો બનાવે છે. મૂલ્ય શ્રેણીઓ સાથે એક બુલિયન અને ત્રણ પૂર્ણાંક નિર્ણય ચલ માટેનું ઉદાહરણ, અને આ સમજાવી શકે છેઃ નોંધ લો કે અહીં નકારાત્મક સંખ્યા બે પૂરકમાં આપવામાં આવી છે. આ સીધી આગળની રજૂઆત ત્રણ મૂલ્યોને રજૂ કરવા માટે પાંચ બિટ્સનો ઉપયોગ કરે છે, જો કે બે બિટ્સ પૂરતા હશે. આ એક નોંધપાત્ર અતિરેક છે. એક સુધારેલ વિકલ્પ, જ્યાં જીનોટાઇપ-ફેનોટાઇપ મેપિંગ માટે 28 ઉમેરવાનું છે, તે આના જેવું દેખાઈ શકે છેઃ સાથે. વાસ્તવિક-મૂલ્ય અથવા પૂર્ણાંક જનીનો સાથેના રંગસૂત્રો વાસ્તવિક-મૂલ્ય અથવા મિશ્ર-પૂર્ણાંક નિર્ણય ચલો સાથેના કાર્યોની પ્રક્રિયા માટે, ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચના અથવા વાસ્તવિક-કોડેડ જી. એ. જેવા ઇ. એ. યોગ્ય છે. મિશ્ર-પૂર્ણાંક મૂલ્યોના કિસ્સામાં, ગોળાકારનો ઉપયોગ ઘણીવાર થાય છે, પરંતુ આ અતિરેક જરૂરિયાતના કેટલાક ઉલ્લંઘનને રજૂ કરે છે. જો વાસ્તવિક મૂલ્યોની જરૂરી ચોકસાઇઓને વ્યાજબી રીતે સંકુચિત કરી શકાય, તો પૂર્ણાંક-કોડેડ જી. એ. નો ઉપયોગ કરીને આ ઉલ્લંઘનને દૂર કરી શકાય છે. આ હેતુ માટે, વાસ્તવિક મૂલ્યોના માન્ય અંકોને યોગ્ય પરિબળ સાથે ગુણાકાર દ્વારા પૂર્ણાંકોમાં મેપ કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, 12.380 એ 1000 વડે ગુણાકાર કરીને પૂર્ણાંક 12380 બની જાય છે. મૂલ્યાંકન અને પરિણામ પ્રસ્તુતિ માટે જીનોટાઇપ-ફેનોટાઇપ મેપિંગમાં આને ધ્યાનમાં લેવું આવશ્યક છે. એક સામાન્ય સ્વરૂપ એ રંગસૂત્ર છે જે સૂચિ અથવા પૂર્ણાંક અથવા વાસ્તવિક મૂલ્યોની શ્રેણી ધરાવે છે. ક્રમચયો માટે રંગસૂત્રો સંયુક્ત સમસ્યાઓ મુખ્યત્વે પ્રાથમિક વસ્તુઓના સમૂહનો શ્રેષ્ઠ ક્રમ શોધવા સાથે સંબંધિત છે. ઉદાહરણ તરીકે, પ્રવાસી વેચાણકર્તાની સમસ્યાનો વિચાર કરો, જે ટૂંકી શક્ય મુલાકાતમાં ચોક્કસ સંખ્યામાં શહેરોની બરાબર એક જ વાર મુલાકાત લેવા માંગે છે. રંગસૂત્ર પર સૌથી સરળ અને સૌથી સ્પષ્ટ મેપિંગ એ છે કે શહેરોને સતત ક્રમાંકિત કરવા, પરિણામી ક્રમને ક્રમચય તરીકે અર્થઘટન કરવું અને તેને સીધા રંગસૂત્રમાં સંગ્રહિત કરવું, જ્યાં એક જનીન શહેરની ક્રમિક સંખ્યાને અનુરૂપ હોય. પછી, જો કે, વિવિધતા સંચાલકો માત્ર જનીન ક્રમમાં ફેરફાર કરી શકે છે અને કોઈપણ જનીનને દૂર અથવા ડુપ્લિકેટ કરી શકતા નથી. આ રીતે રંગસૂત્ર શહેરોમાં સંભવિત પ્રવાસનો માર્ગ ધરાવે છે. એક ઉદાહરણ તરીકે નવ શહેરોનો ક્રમ કામ કરી શકે છે, જે નીચેના રંગસૂત્રોને અનુરૂપ છેઃ આ એન્કોડિંગ ઉપરાંત જેને વારંવાર પાથ પ્રતિનિધિત્વ કહેવામાં આવે છે, ક્રમચયને રજૂ કરવાની અન્ય ઘણી રીતો છે, ઉદાહરણ તરીકે ક્રમિક પ્રતિનિધિત્વ અથવા મેટ્રિક્સ પ્રતિનિધિત્વ. સહ-ઉત્ક્રાંતિ માટે રંગસૂત્રો જ્યારે આનુવંશિક પ્રતિનિધિત્વમાં, નિર્ણય ચલો ઉપરાંત, વધારાની માહિતી હોય છે જે ઉત્ક્રાંતિને પ્રભાવિત કરે છે અને/અથવા જીનોટાઇપના મેપિંગને ફીનોટાઇપમાં પ્રભાવિત કરે છે અને પોતે ઉત્ક્રાંતિને આધિન હોય છે, ત્યારે તેને સહ-ઉત્ક્રાંતિ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. એક લાક્ષણિક ઉદાહરણ ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચના (ઇ. એસ.) છે, જેમાં દરેક રંગસૂત્રમાં વ્યૂહરચના પરિમાણો તરીકે એક અથવા વધુ પરિવર્તન પગલાંના કદનો સમાવેશ થાય છે. બીજું ઉદાહરણ એ સુનિશ્ચિત કાર્યોમાં સંસાધનની ફાળવણી માટે પસંદગી સંશોધનાત્મકને નિયંત્રિત કરવા માટેનું એક વધારાનું જનીન છે. આ અભિગમ એવી ધારણા પર આધારિત છે કે સારા ઉકેલો વ્યૂહરચનાના પરિમાણોની યોગ્ય પસંદગી અથવા નિયંત્રણ જનીન (ઓ) પર આધારિત છે જે જીનોટાઇપ-ફેનોટાઇપ મેપિંગને પ્રભાવિત કરે છે. ઇ. એસ. ની સફળતા આ ધારણાને પુરાવો આપે છે. જટિલ રજૂઆતો માટે રંગસૂત્રો ઉપર પ્રસ્તુત રંગસૂત્રો સતત, મિશ્ર-પૂર્ણાંક, શુદ્ધ-પૂર્ણાંક અથવા સંયુક્ત ઓપ્ટિમાઇઝેશનના પ્રક્રિયા કાર્યો માટે સારી રીતે અનુકૂળ છે. આ ઓપ્ટિમાઇઝેશન ક્ષેત્રોના સંયોજન માટે, બીજી બાજુ, કાર્યના આધારે તેમને મૂલ્યોના સરળ શબ્દમાળાઓ સાથે મેપ કરવું વધુને વધુ મુશ્કેલ બને છે. આ હેતુ માટે EA GLEAM (જનરલ લર્નિંગ ઇવોલ્યુશનરી એલ્ગોરિધમ એન્ડ મેથડ) દ્વારા જનીન ખ્યાલના નીચેના વિસ્તરણની દરખાસ્ત કરવામાં આવી છેઃ જનીનને ફીનોટાઇપના તત્વ અથવા પ્રાથમિક લક્ષણનું વર્ણન માનવામાં આવે છે, જેમાં બહુવિધ પરિમાણો હોઈ શકે છે. આ હેતુ માટે, જનીન પ્રકારોને વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જેમાં ફીનોટાઇપના ચોક્કસ તત્વનું વર્ણન કરવા માટે જરૂરી યોગ્ય ડેટા પ્રકારનાં ઘણા પરિમાણો હોય છે. રંગસૂત્રમાં હવે જનીન પ્રકારોના ડેટા પદાર્થો તરીકે જનીનો હોય છે, જેમાં, ઉપયોગના આધારે, દરેક જનીન પ્રકાર જનીન તરીકે બરાબર એક જ વાર જોવા મળે છે અથવા રંગસૂત્રમાં ગમે તેટલી વખત સમાવી શકાય છે. બાદમાં ગતિશીલ લંબાઈના રંગસૂત્રો તરફ દોરી જાય છે, કારણ કે તે કેટલીક સમસ્યાઓ માટે જરૂરી છે. જનીન પ્રકારની વ્યાખ્યાઓમાં જનીન પરિમાણોની સ્વીકાર્ય મૂલ્ય શ્રેણીઓ વિશેની માહિતી પણ હોય છે, જે રંગસૂત્રની પેઢી દરમિયાન અને અનુરૂપ પરિવર્તન દ્વારા જોવામાં આવે છે, તેથી તેઓ ઘાતક પરિવર્તન તરફ દોરી શકતા નથી. સંયુક્ત ભાગ સાથેના કાર્યો માટે, યોગ્ય આનુવંશિક સંચાલકો છે જે સમગ્ર જનીનોને ખસેડી અથવા બદલી શકે છે, એટલે કે. તેમના પરિમાણો સાથે. સમયપત્રક કાર્યનો ઉપયોગ ઉદાહરણ તરીકે થાય છે, જેમાં વર્કફ્લો સુનિશ્ચિત કરવાના હોય છે જેમાં વિવિધ સંખ્યામાં વિજાતીય સંસાધનોની જરૂર હોય છે. વર્કફ્લો સ્પષ્ટ કરે છે કે કયા કામના પગલાઓ પર સમાંતર પ્રક્રિયા કરી શકાય છે અને જેને એક પછી એક અમલમાં મૂકવા પડે છે. આ સંદર્ભમાં, વિજાતીય સંસાધનોનો અર્થ વિવિધ પ્રક્રિયા ક્ષમતાઓ ઉપરાંત વિવિધ કિંમતે વિવિધ પ્રક્રિયા સમય થાય છે. તેથી દરેક સુનિશ્ચિત કામગીરી માટે એક અથવા વધુ પરિમાણોની જરૂર પડે છે જે સંસાધનની પસંદગી નક્કી કરે છે, જ્યાં પરિમાણોની મૂલ્ય શ્રેણી દરેક કાર્ય પગલા માટે ઉપલબ્ધ વૈકલ્પિક સંસાધનોની સંખ્યા પર આધારિત હોય છે. એક યોગ્ય રંગસૂત્ર કાર્યના પગલા દીઠ એક જનીન પ્રકાર પ્રદાન કરે છે અને આ કિસ્સામાં એક અનુરૂપ જનીન, જેમાં દરેક જરૂરી સંસાધન માટે એક પરિમાણ હોય છે. જનીનોનો ક્રમ સુનિશ્ચિત કામગીરીનો ક્રમ નક્કી કરે છે અને તેથી, ફાળવણીની તકરારના કિસ્સામાં પ્રાધાન્ય નક્કી કરે છે. બે સંસાધનો સાથે કાર્ય પગલું 15 ની જનીન પ્રકારની અનુકરણીય વ્યાખ્યા, જેના માટે અનુક્રમે ચાર અને સાત વિકલ્પો છે, તે પછી ડાબી છબીમાં બતાવ્યા પ્રમાણે દેખાશે. પરિમાણો સંબંધિત કાર્ય પગલા માટે ઉપલબ્ધ સંસાધનોની સૂચિમાં સૂચકાંકોને રજૂ કરે છે, તેથી તેમની મૂલ્ય શ્રેણી 0 થી શરૂ થાય છે. જમણી છબી યાદી રજૂઆતમાં જનીન પ્રકારો સાથે જોડાયેલા રંગસૂત્રના ત્રણ જનીનોનું ઉદાહરણ દર્શાવે છે. વૃક્ષની રજૂઆત માટે રંગસૂત્રો રંગસૂત્રમાં વૃક્ષની રજૂઆતનો ઉપયોગ આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગ દ્વારા થાય છે, જે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ અથવા સર્કિટ બનાવવા માટે ઇ. એ. પ્રકાર છે. કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામનું ભાષાંતર કરતી વખતે આંતરિક રજૂઆત તરીકે કમ્પાઇલર દ્વારા પેદા થયેલ વાક્યરચના વૃક્ષોને વૃક્ષો અનુરૂપ હોય છે. અડીને આવેલી આકૃતિ ઉદાહરણ તરીકે ગાણિતિક અભિવ્યક્તિનું વાક્યરચના વૃક્ષ દર્શાવે છે. મ્યુટેશન ઓપરેટરો રજૂ કરેલ વાક્યરચના માળખાના આધારે સબટ્રીઝને ફરીથી ગોઠવી શકે છે, બદલી શકે છે અથવા કાઢી શકે છે. યોગ્ય સબટ્રીની આપ-લે કરીને પુનઃસંયોજન કરવામાં આવે છે. ગ્રંથસૂચિ થોમસ બેક (1996): થિયરી એન્ડ પ્રેક્ટિસમાં ઇવોલ્યુશનરી અલ્ગોરિધમ્સઃ ઇવોલ્યુશન સ્ટ્રેટેજીઝ, ઇવોલ્યુશનરી પ્રોગ્રામિંગ, જિનેટિક અલ્ગોરિધમ્સ, ઓક્સફર્ડ યુનિવર્સિટી. પ્રેસ કરો. વોલ્ફગેંગ બેન્ઝાફ, પી. નોર્ડિન, આર. કેલર, એફ. ફ્રાન્કોન (1998): આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગ-એક પરિચય, મોર્ગન કૌફમેન, સાન ફ્રાન્સિસ્કો. કેનેથ એ. ડી જોંગ (2006): ઇવોલ્યુશનરી કમ્પ્યુટેશનઃ એ યુનિફાઇડ એપ્રોચ. એમઆઇટી પ્રેસ, કેમ્બ્રિજ, એમએ. મેલાની મિશેલ (1996): આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સનો પરિચય. એમઆઇટી પ્રેસ, કેમ્બ્રિજ એમએ. હંસ-પોલ શ્વફેલ (1995): ઇવોલ્યુશન એન્ડ ઓપ્ટિમમ સીકિંગ. વિલી એન્ડ સન્સ, ન્યૂયોર્ક. સંદર્ભો ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સ આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ