Mutation (genetic algorithm)
उत्परिवर्तन एक आनुवंशिक प्रचालक है जिसका उपयोग आनुवंशिक या अधिक सामान्य रूप से, एक विकासवादी एल्गोरिदम (ई. ए.) की आबादी के गुणसूत्रों की आनुवंशिक विविधता को बनाए रखने के लिए किया जाता है। यह जैविक उत्परिवर्तन के समान है। द्विआधारी कोडित आनुवंशिक एल्गोरिथ्म (जी. ए.) के उत्परिवर्तन प्रचालक के उत्कृष्ट उदाहरण में एक संभावना शामिल है कि आनुवंशिक अनुक्रम में एक मनमाना बिट अपनी मूल स्थिति से पलट जाएगा। उत्परिवर्तन प्रचालक को लागू करने की एक सामान्य विधि में एक अनुक्रम में प्रत्येक बिट के लिए एक यादृच्छिक चर उत्पन्न करना शामिल है। यह यादृच्छिक चर बताता है कि कोई विशेष बिट फ़्लिप किया जाएगा या नहीं। जैविक बिंदु उत्परिवर्तन पर आधारित इस उत्परिवर्तन प्रक्रिया को एकल बिंदु उत्परिवर्तन कहा जाता है। अन्य प्रकार के उत्परिवर्तन प्रचालक आमतौर पर द्विआधारी के अलावा अन्य अभ्यावेदनों के लिए उपयोग किए जाते हैं, जैसे कि फ्लोटिंग-पॉइंट एन्कोडिंग या संयोजन समस्याओं के लिए अभ्यावेदन। ई. ए. में उत्परिवर्तन का उद्देश्य नमूना आबादी में विविधता लाना है। उत्परिवर्तन संचालकों का उपयोग गुणसूत्रों की आबादी को एक दूसरे के समान होने से रोककर स्थानीय मिनीमा से बचने के प्रयास में किया जाता है, इस प्रकार वैश्विक इष्टतम के लिए अभिसरण को धीमा या यहां तक कि रोक दिया जाता है। यह तर्क अधिकांश ई. ए. को अगली पीढ़ी को उत्पन्न करने में केवल आबादी के सबसे योग्य हिस्से को लेने से बचने के लिए प्रेरित करता है, बल्कि एक यादृच्छिक (या अर्ध-यादृच्छिक) सेट का चयन करता है जो उन लोगों की ओर भारित होता है जो स्वस्थ हैं। निम्नलिखित आवश्यकताएँ ई. ए. में उपयोग किए जाने वाले सभी उत्परिवर्तन प्रचालक पर लागू होती हैंः खोज स्थान में प्रत्येक बिंदु पर एक या अधिक उत्परिवर्तनों द्वारा पहुँचा जा सकता है। खोज स्थान में भागों या दिशाओं के लिए कोई वरीयता नहीं होनी चाहिए (कोई बहाव नहीं)। छोटे उत्परिवर्तन बड़े उत्परिवर्तनों की तुलना में अधिक संभावित होने चाहिए। विभिन्न जीनोम प्रकारों के लिए, विभिन्न उत्परिवर्तन प्रकार उपयुक्त हैं। कुछ उत्परिवर्तन गॉसियन, यूनिफॉर्म, ज़िगज़ैग, स्क्रैम्बल, इंसर्शन, इनवर्जन, स्वैप आदि हैं। एक अवलोकन और नीचे प्रस्तुत की गई तुलना में अधिक प्रचालक आइबेन और स्मिथ की परिचयात्मक पुस्तक में या में पाए जा सकते हैं। बिट स्ट्रिंग उत्परिवर्तन बिट स्ट्रिंग का उत्परिवर्तन यादृच्छिक स्थितियों में बिट फ़्लिप के माध्यम से होता है। उदाहरण-एक बिट के उत्परिवर्तन की संभावना है, जहाँ द्विआधारी सदिश की लंबाई है। इस प्रकार, प्रति उत्परिवर्तन और उत्परिवर्तन के लिए चुने गए व्यक्ति की उत्परिवर्तन दर तक पहुँच जाता है। कई ई. ए., जैसे कि विकास रणनीति या वास्तविक-कोडित आनुवंशिक एल्गोरिदम, बिट स्ट्रिंग्स के बजाय वास्तविक संख्याओं के साथ काम करते हैं। यह इस प्रकार के कोडिंग के साथ किए गए अच्छे अनुभवों के कारण है। वास्तविक मूल्य वाले जीन का मूल्य या तो बदला जा सकता है या फिर से निर्धारित किया जा सकता है। एक उत्परिवर्तन जो बाद वाले को लागू करता है, उसका उपयोग केवल मूल्य-परिवर्तनकारी उत्परिवर्तन के संयोजन में किया जाना चाहिए और फिर केवल तुलनात्मक रूप से कम संभावना के साथ, क्योंकि यह बड़े परिवर्तनों का कारण बन सकता है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, हल की जाने वाली अनुकूलन समस्या के परिवर्तन के लिए निर्णय चर आमतौर पर सीमित होते हैं। तदनुसार, संबंधित जीन के मूल्य प्रत्येक एक अंतराल तक सीमित हैं। उत्परिवर्तन इन प्रतिबंधों को ध्यान में रख सकते हैं या नहीं भी रख सकते हैं। बाद के मामले में, उपचार के बाद उपयुक्त उपचार की आवश्यकता होती है जैसा कि नीचे वर्णित है। प्रतिबंधों पर विचार किए बिना उत्परिवर्तन एक वास्तविक संख्या को जीन के पुराने मूल्य में उत्पन्न यादृच्छिक मूल्य को जोड़कर सामान्य वितरण का उपयोग करके उत्परिवर्तित किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप उत्परिवर्तित मूल्य होता हैः मूल्यों की एक सीमित सीमा वाले जीन के मामले में, उत्परिवर्तन के चरण आकार को चुनना एक अच्छा विचार है ताकि यह यथोचित रूप से बदले जाने वाले जीन की सीमा के अनुरूप हो, जैसे। : चरण के आकार को वर्तमान मूल्य के आधार पर छोटी अनुमेय परिवर्तन सीमा में भी समायोजित किया जा सकता है। हालाँकि, किसी भी मामले में, यह संभावना है कि जीन का नया मूल्य मानों की अनुमेय सीमा से बाहर होगा। इस तरह के मामले को एक घातक उत्परिवर्तन माना जाना चाहिए, क्योंकि जीन के नए मूल्य के रूप में संबंधित उल्लंघन सीमा का उपयोग करके स्पष्ट मरम्मत एक बहाव का कारण बनेगी। ऐसा इसलिए है क्योंकि सीमा मूल्य को तब मूल्य सीमा की सीमा से परे मूल्यों की पूरी संभावना के साथ चुना जाएगा। विकास रणनीति सामान्य वितरण के आधार पर वास्तविक संख्या और उत्परिवर्तन के साथ काम करती है। कदम के आकार गुणसूत्र का हिस्सा हैं और वास्तविक निर्णय चर के साथ विकास के अधीन हैं। प्रतिबंधों पर विचार करते हुए उत्परिवर्तन किसी जीन के मूल्य को बदलने का एक संभावित रूप उसकी मूल्य सीमा को ध्यान में रखते हुए विकासवादी एल्गोरिदम जी. एल. ई. ए. एम. (जनरल लर्निंग इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम एंड मेथड) का उत्परिवर्तन सापेक्ष पैरामीटर परिवर्तन है, जिसमें, पहले प्रस्तुत किए गए उत्परिवर्तन के साथ, बड़े परिवर्तनों की तुलना में छोटे परिवर्तनों की संभावना अधिक होती है। सबसे पहले, एक समान रूप से वितरित निर्णय लिया जाता है कि क्या वर्तमान मूल्य को बढ़ाया जाना चाहिए या घटाया जाना चाहिए और फिर संबंधित कुल परिवर्तन अंतराल निर्धारित किया जाता है। सामान्यता के नुकसान के बिना, स्पष्टीकरण के लिए एक वृद्धि मानी जाती है और कुल परिवर्तन अंतराल तब होता है। इसे चौड़ाई के साथ समान आकार के उप-क्षेत्रों में विभाजित किया गया है, जिससे विभिन्न आकार के उप-परिवर्तन अंतराल बनते हैंः-th उप-परिवर्तन अंतरालः के साथ और बाद में, उप-परिवर्तन अंतरालों में से एक को समान वितरण में चुना जाता है और एक यादृच्छिक संख्या, जो समान रूप से वितरित भी होती है, इसे जीन के नए मूल्य के रूप में लिया जाता है। उप-परिवर्तन अंतरालों की परिणामी संक्षेपित संभावनाओं के परिणामस्वरूप निकटवर्ती आकृति में दिखाए गए अनुकरणीय मामले के लिए उप-क्षेत्रों के प्रायिकता वितरण में परिणाम मिलता है। यह पहले की तरह एक सामान्य वितरण नहीं है, लेकिन यह वितरण स्पष्ट रूप से बड़े की तुलना में छोटे परिवर्तनों का समर्थन करता है। 10 जैसे बड़े मूल्यों के लिए यह उत्परिवर्तन उन कार्यों के लिए कम उपयुक्त है जहां इष्टतम मूल्य सीमा सीमाओं में से एक पर होता है। जब कोई जीन मूल्य अपनी सीमा के बहुत करीब पहुंच जाता है तो इसे काफी कम करके ठीक किया जा सकता है। क्रमपरिवर्तनों का उत्परिवर्तन क्रमपरिवर्तनों के उत्परिवर्तन विशेष रूप से जीनोम के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो स्वयं एक समूह के क्रमपरिवर्तन हैं। इनका उपयोग अक्सर संयुक्त कार्यों को हल करने के लिए किया जाता है। प्रस्तुत दो उत्परिवर्तनों में, जीनोम के कुछ हिस्सों को घुमाया या उल्टा किया जाता है। दाईं ओर घूर्णन प्रक्रिया की प्रस्तुति को दाईं ओर एक उदाहरण द्वारा चित्रित किया गया हैः व्युत्क्रम प्रक्रिया की प्रस्तुति को दाईं ओर एक उदाहरण द्वारा चित्रित किया गया हैः छोटे परिवर्तनों के लिए वरीयता के साथ प्रकार उत्परिवर्तन के लिए शुरुआत में उठाई गई आवश्यकता, जिसके अनुसार छोटे परिवर्तन बड़े की तुलना में अधिक संभावित होने चाहिए, केवल प्रस्तुत किए गए दो क्रमपरिवर्तन उत्परिवर्तनों द्वारा अपर्याप्त रूप से पूरा किया जाता है, क्योंकि आंशिक सूचियों की लंबाई और शिफ्ट स्थितियों की संख्या समान रूप से वितरित तरीके से निर्धारित की जाती है। हालांकि, आंशिक सूची और बदलाव जितना लंबा होगा, जीन क्रम में उतना ही अधिक परिवर्तन होगा। इसे निम्नलिखित संशोधनों द्वारा ठीक किया जा सकता है। आंशिक सूचियों का अंतिम सूचकांक प्रारंभ सूचकांक की दूरी के रूप में निर्धारित किया जाता हैः जहां अंतराल और गोल से वास्तविक संख्याओं के उत्परिवर्तन के लिए दो प्रक्रियाओं में से एक के अनुसार यादृच्छिक रूप से निर्धारित किया जाता है। घूर्णन के लिए, दूरी के समान निर्धारित किया जाता है, लेकिन मूल्य निषिद्ध है। व्युत्क्रम के लिए, नोट करें कि पकड़ में होना चाहिए, इसलिए मूल्य को बाहर रखा जाना चाहिए। विकासवादी एल्गोरिदम आनुवंशिक एल्गोरिदम संदर्भ ग्रंथ सूची जॉन हॉलैंड (1975) भी देखें। प्राकृतिक और कृत्रिम प्रणालियों में अनुकूलन, पीएचडी थीसिस, मिशिगन विश्वविद्यालय प्रेस, एन आर्बर, मिशिगन। .. आनुवंशिक एल्गोरिदम विकासवादी एल्गोरिदम