Chromosome (genetic algorithm)
आनुवंशिक एल्गोरिदम (जी. ए.), या अधिक सामान्य, विकासवादी एल्गोरिदम (ई. ए.) में, एक गुणसूत्र (जिसे कभी-कभी जीनोटाइप भी कहा जाता है) मापदंडों का एक समूह है जो उस समस्या के प्रस्तावित समाधान को परिभाषित करता है जिसे विकासवादी एल्गोरिदम हल करने का प्रयास कर रहा है। सभी समाधानों का समूह, जिसे जैविक मॉडल के अनुसार व्यक्ति भी कहा जाता है, जनसंख्या के रूप में जाना जाता है। एक व्यक्ति के जीनोम में एक, शायद ही कभी कई, गुणसूत्र होते हैं और हल किए जाने वाले कार्य के आनुवंशिक प्रतिनिधित्व से मेल खाते हैं। गुणसूत्र जीन के एक समूह से बना होता है, जहां एक जीन में एक या अधिक शब्दार्थ से जुड़े मापदंड होते हैं, जिन्हें अक्सर निर्णय चर भी कहा जाता है। वे व्यक्ति की एक या अधिक फेनोटाइपिक विशेषताओं को निर्धारित करते हैं या कम से कम उन पर प्रभाव डालते हैं। आनुवंशिक एल्गोरिदम के मूल रूप में, गुणसूत्र को एक द्विआधारी स्ट्रिंग के रूप में दर्शाया जाता है, जबकि बाद के रूपों में और सामान्य रूप से ई. ए. में, अन्य डेटा संरचनाओं की एक विस्तृत विविधता का उपयोग किया जाता है। गुणसूत्र डिजाइन किसी कार्य का आनुवंशिक प्रतिनिधित्व बनाते समय, यह निर्धारित किया जाता है कि ई. ए. और संभावित अतिरिक्त ह्यूरिस्टिक्स द्वारा किस निर्णय चर और कार्य की स्वतंत्रता के अन्य स्तरों में सुधार किया जाना चाहिए और जीनोटाइप-फेनोटाइप मानचित्रण कैसा दिखना चाहिए। गुणसूत्र का डिज़ाइन इन विचारों को ठोस डेटा संरचनाओं में परिवर्तित करता है जिसके लिए एक ई. ए. को फिर चुना जाना है, कॉन्फ़िगर किया जाना है, विस्तारित किया जाना है, या, सबसे खराब स्थिति में, बनाया जाना है। गुणसूत्र के लिए समस्या क्षेत्र का एक उपयुक्त प्रतिनिधित्व खोजना एक महत्वपूर्ण विचार है, क्योंकि एक अच्छा प्रतिनिधित्व खोज स्थान को सीमित करके खोज को आसान बना देगा; इसी तरह, एक खराब प्रतिनिधित्व एक बड़े खोज स्थान की अनुमति देगा। इस संदर्भ में, चुने गए गुणसूत्र डिजाइन में फिट होने के लिए उपयुक्त उत्परिवर्तन और क्रॉसओवर ऑपरेटरों को भी पाया जाना चाहिए या नए परिभाषित किया जाना चाहिए। इन ऑपरेटरों के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता यह है कि वे न केवल सिद्धांत रूप में खोज स्थान के सभी बिंदुओं तक पहुंचने की अनुमति देते हैं, बल्कि इसे यथासंभव आसान भी बनाते हैं। निम्नलिखित आवश्यकताओं को एक अच्छी तरह से अनुकूल गुणसूत्र द्वारा पूरा किया जाना चाहिएः इसे खोज स्थान में सभी स्वीकार्य बिंदुओं की पहुंच की अनुमति देनी चाहिए। गुणसूत्र का डिज़ाइन इस तरह से किया गया है कि यह केवल खोज स्थान को कवर करता है और कोई अतिरिक्त क्षेत्र नहीं है। ताकि कोई अतिरेक न हो या जितना संभव हो उतना कम अतिरेक न हो। मजबूत कारणात्मकता का अवलोकनः गुणसूत्र में छोटे परिवर्तनों से केवल फेनोटाइप में छोटे परिवर्तन होने चाहिए। इसे खोज और समस्या स्थान के बीच संबंध का स्थान भी कहा जाता है। गुणसूत्र को इस तरह से डिजाइन करना कि यह खोज स्थान में निषिद्ध क्षेत्रों को पूरी तरह से या जितना संभव हो उतना बाहर कर दे। जबकि पहली आवश्यकता अपरिहार्य है, आवेदन और उपयोग किए गए ई. ए. के आधार पर, आमतौर पर केवल शेष आवश्यकताओं को पूरा करने के साथ संतुष्ट होना पड़ता है। हालाँकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि विकासवादी खोज समर्थित है और संभवतः यथासंभव पूर्ण पूर्ति द्वारा काफी तेज है। द्विआधारी कोडिंग के लिए गुणसूत्र गुणसूत्रों के उदाहरण अपने शास्त्रीय रूप में, जी. ए. बिट स्ट्रिंग्स का उपयोग करते हैं और उन पर अनुकूलित होने के लिए निर्णय चर को मैप करते हैं। मूल्य श्रेणियों के साथ एक बूलियन और तीन पूर्णांक निर्णय चर के लिए एक उदाहरण, और यह स्पष्ट कर सकता हैः ध्यान दें कि यहाँ नकारात्मक संख्या दो के पूरक में दी गई है। यह सीधा आगे का प्रतिनिधित्व तीन मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए पाँच बिट्स का उपयोग करता है, हालांकि दो बिट्स पर्याप्त होंगे। यह एक महत्वपूर्ण अतिरेक है। एक बेहतर विकल्प, जहां जीनोटाइप-फेनोटाइप मानचित्रण के लिए 28 जोड़ा जाना है, इस तरह दिख सकता हैः के साथ। वास्तविक-मूल्यवान या पूर्णांक जीन के साथ गुणसूत्र वास्तविक-मूल्यवान या मिश्रित-पूर्णांक निर्णय चर के साथ कार्यों के प्रसंस्करण के लिए, विकास रणनीति या वास्तविक-कोडित जी. ए. जैसे ई. ए. उपयुक्त हैं। मिश्रित-पूर्णांक मानों के मामले में, गोल का उपयोग अक्सर किया जाता है, लेकिन यह अतिरेक आवश्यकता के कुछ उल्लंघन को दर्शाता है। यदि वास्तविक मूल्यों की आवश्यक सटीकता को यथोचित रूप से कम किया जा सकता है, तो इस उल्लंघन को पूर्णांक-कोडित जी. ए. का उपयोग करके ठीक किया जा सकता है। इस उद्देश्य के लिए, वास्तविक मूल्यों के वैध अंकों को एक उपयुक्त कारक के साथ गुणा करके पूर्णांकों में मैप किया जाता है। उदाहरण के लिए, 12.380 1000 से गुणा करके पूर्णांक 12380 बन जाता है। मूल्यांकन और परिणाम प्रस्तुति के लिए जीनोटाइप-फेनोटाइप मानचित्रण में इसे निश्चित रूप से ध्यान में रखा जाना चाहिए। एक सामान्य रूप एक गुणसूत्र है जिसमें एक सूची या पूर्णांक या वास्तविक मूल्यों की एक सरणी होती है। क्रमपरिवर्तन संयोजन समस्याओं के लिए गुणसूत्र मुख्य रूप से प्राथमिक वस्तुओं के एक समूह के इष्टतम अनुक्रम को खोजने से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, यात्रा करने वाले विक्रेता की समस्या पर विचार करें जो कम से कम संभव दौरे पर ठीक एक बार दिए गए शहरों की संख्या में जाना चाहता है। गुणसूत्र पर सबसे सरल और सबसे स्पष्ट मानचित्रण शहरों को लगातार संख्या देना, परिणामी अनुक्रम को क्रमपरिवर्तन के रूप में व्याख्या करना और इसे सीधे गुणसूत्र में संग्रहीत करना है, जहां एक जीन एक शहर की क्रमिक संख्या से मेल खाता है। फिर, हालांकि, भिन्नता संचालक केवल जीन क्रम को बदल सकते हैं और किसी भी जीन को हटा या डुप्लिकेट नहीं कर सकते हैं। इस प्रकार गुणसूत्र में शहरों के संभावित दौरे का मार्ग होता है। एक उदाहरण के रूप में नौ शहरों का अनुक्रम काम कर सकता है, जिससे निम्नलिखित गुणसूत्र मेल खाते हैंः इस एन्कोडिंग के अलावा जिसे अक्सर पथ प्रतिनिधित्व कहा जाता है, एक क्रमपरिवर्तन का प्रतिनिधित्व करने के कई अन्य तरीके हैं, उदाहरण के लिए क्रमिक प्रतिनिधित्व या मैट्रिक्स प्रतिनिधित्व। सह-विकास के लिए गुणसूत्र जब एक आनुवंशिक प्रतिनिधित्व में, निर्णय चर के अलावा, अतिरिक्त जानकारी होती है जो विकास और/या जीनोटाइप के मानचित्रण को फेनोटाइप पर प्रभावित करती है और स्वयं विकास के अधीन होती है, तो इसे सह-विकास के रूप में संदर्भित किया जाता है। एक विशिष्ट उदाहरण विकास रणनीति (ई. एस.) है, जिसमें प्रत्येक गुणसूत्र में रणनीति मापदंडों के रूप में एक या अधिक उत्परिवर्तन चरण आकार शामिल हैं। एक अन्य उदाहरण समय निर्धारण कार्यों में संसाधन आवंटन के लिए एक चयन शोध को नियंत्रित करने के लिए एक अतिरिक्त जीन है। यह दृष्टिकोण इस धारणा पर आधारित है कि अच्छे समाधान रणनीति मापदंडों के उचित चयन या नियंत्रण जीन (ओं) पर आधारित होते हैं जो जीनोटाइप-फेनोटाइप मानचित्रण को प्रभावित करते हैं। ई. एस. की सफलता इस धारणा का प्रमाण देती है। जटिल प्रतिनिधित्व के लिए गुणसूत्र ऊपर प्रस्तुत गुणसूत्र निरंतर, मिश्रित-पूर्णांक, शुद्ध-पूर्णांक या संयोजन अनुकूलन के प्रसंस्करण कार्यों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं। दूसरी ओर, इन अनुकूलन क्षेत्रों के संयोजन के लिए, कार्य के आधार पर उन्हें मूल्यों के सरल तारों में मानचित्रित करना तेजी से कठिन हो जाता है। जीन अवधारणा का निम्नलिखित विस्तार इस उद्देश्य के लिए ई. ए. जी. एल. ई. ए. एम. (जनरल लर्निंग इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम एंड मेथड) द्वारा प्रस्तावित किया गया हैः एक जीन को फेनोटाइप के एक तत्व या प्राथमिक विशेषता का विवरण माना जाता है, जिसमें कई पैरामीटर हो सकते हैं। इस उद्देश्य के लिए, जीन प्रकारों को परिभाषित किया जाता है जिसमें उपयुक्त डेटा प्रकार के उतने ही पैरामीटर होते हैं जितने फेनोटाइप के विशेष तत्व का वर्णन करने के लिए आवश्यक होते हैं। एक गुणसूत्र में अब जीन प्रकार की डेटा वस्तुओं के रूप में जीन होते हैं, जिससे, अनुप्रयोग के आधार पर, प्रत्येक जीन प्रकार जीन के रूप में ठीक एक बार होता है या गुणसूत्र में कितनी भी बार निहित किया जा सकता है। उत्तरार्द्ध गतिशील लंबाई के गुणसूत्रों की ओर ले जाता है, क्योंकि वे कुछ समस्याओं के लिए आवश्यक हैं। जीन प्रकार की परिभाषाओं में जीन मापदंडों की अनुमेय मूल्य श्रेणियों के बारे में भी जानकारी होती है, जो गुणसूत्र पीढ़ी के दौरान और संबंधित उत्परिवर्तनों द्वारा देखी जाती हैं, इसलिए वे घातक उत्परिवर्तन का कारण नहीं बन सकते हैं। एक संयोजी भाग वाले कार्यों के लिए, उपयुक्त आनुवंशिक संचालक होते हैं जो समग्र रूप से जीन को स्थानांतरित या पुनर्स्थापित कर सकते हैं, अर्थात। उनके मापदंडों के साथ। एक समय निर्धारण कार्य का उपयोग एक उदाहरण के रूप में किया जाता है, जिसमें कार्यप्रवाह को निर्धारित किया जाना होता है जिसके लिए विभिन्न संख्या में विषम संसाधनों की आवश्यकता होती है। एक कार्यप्रवाह निर्दिष्ट करता है कि किन कार्य चरणों को समानांतर रूप से संसाधित किया जा सकता है और जिन्हें एक के बाद एक निष्पादित किया जाना है। इस संदर्भ में, विषम संसाधनों का अर्थ विभिन्न प्रसंस्करण क्षमताओं के अलावा विभिन्न लागतों पर अलग-अलग प्रसंस्करण समय है। इसलिए प्रत्येक शेड्यूलिंग ऑपरेशन के लिए एक या अधिक मापदंडों की आवश्यकता होती है जो संसाधन चयन को निर्धारित करते हैं, जहां मापदंडों की मूल्य सीमा प्रत्येक कार्य चरण के लिए उपलब्ध वैकल्पिक संसाधनों की संख्या पर निर्भर करती है। एक उपयुक्त गुणसूत्र प्रति कार्य चरण एक जीन प्रकार प्रदान करता है और इस मामले में एक संबंधित जीन, जिसमें प्रत्येक आवश्यक संसाधन के लिए एक पैरामीटर होता है। जीन का क्रम समयबद्ध संचालन के क्रम को निर्धारित करता है और इसलिए, आवंटन संघर्षों के मामले में प्राथमिकता निर्धारित करता है। दो संसाधनों के साथ कार्य चरण 15 की अनुकरणीय जीन प्रकार परिभाषा, जिसके लिए क्रमशः चार और सात विकल्प हैं, तब दिखाई देगी जैसा कि बाईं छवि में दिखाया गया है। चूँकि मापदंड संबंधित कार्य चरण के लिए उपलब्ध संसाधनों की सूचियों में सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करते हैं, इसलिए उनकी मूल्य सीमा 0 से शुरू होती है। सही छवि सूची प्रतिनिधित्व में जीन प्रकारों से संबंधित गुणसूत्र के तीन जीनों का एक उदाहरण दिखाती है। पेड़ के प्रतिनिधित्व के लिए गुणसूत्र गुणसूत्र में पेड़ के प्रतिनिधित्व का उपयोग आनुवंशिक प्रोग्रामिंग द्वारा किया जाता है, जो कंप्यूटर प्रोग्राम या सर्किट बनाने के लिए एक ई. ए. प्रकार है। पेड़ एक कंप्यूटर प्रोग्राम का अनुवाद करते समय आंतरिक प्रतिनिधित्व के रूप में एक संकलक द्वारा उत्पन्न वाक्यविन्यास पेड़ों के अनुरूप हैं। निकटवर्ती आकृति एक उदाहरण के रूप में गणितीय अभिव्यक्ति के वाक्यविन्यास वृक्ष को दर्शाती है। उत्परिवर्तन प्रचालक प्रस्तुत वाक्यविन्यास संरचना के आधार पर उप-शैलियों को पुनर्व्यवस्थित, बदल या हटा सकते हैं। उपयुक्त उप-वृक्षों का आदान-प्रदान करके पुनर्संयोजन किया जाता है। ग्रंथ सूची थॉमस बैक (1996): सिद्धांत और अभ्यास में विकासवादी एल्गोरिदमः विकासवादी रणनीतियाँ, विकासवादी प्रोग्रामिंग, आनुवंशिक एल्गोरिदम, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय। प्रेस करें। वोल्फगैंग बैंझाफ, पी. नोर्डिन, आर. केलर, एफ. फ्रैंकोन (1998): आनुवंशिक प्रोग्रामिंग-एक परिचय, मॉर्गन कॉफ़मैन, सैन फ़्रांसिस्को। केनेथ ए. डी जोंग (2006): विकासवादी संगणनः एक एकीकृत दृष्टिकोण। एमआईटी प्रेस, कैम्ब्रिज, एमए। मेलानी मिशेल (1996): एन इंट्रोडक्शन टू जेनेटिक एल्गोरिदम। एमआईटी प्रेस, कैम्ब्रिज एमए। हंस-पॉल श्वफेल (1995): विकास और इष्टतम खोज। विली एंड संस, न्यूयॉर्क। संदर्भ विकासवादी एल्गोरिदम आनुवंशिक एल्गोरिदम