Population model (evolutionary algorithm)
एक विकासवादी एल्गोरिथ्म (ई. ए.) का जनसंख्या मॉडल इसकी आबादी के संरचनात्मक गुणों का वर्णन करता है जिसके लिए इसके सदस्य विषय हैं। एक जनसंख्या एक पुनरावृत्ति में विचार किए गए ई. ए. के सभी प्रस्तावित समाधानों का समूह है, जिन्हें जैविक भूमिका मॉडल के अनुसार व्यक्ति भी कहा जाता है। आबादी के व्यक्ति प्रक्रिया के आनुवंशिक संचालकों की मदद से संतान के रूप में आगे के व्यक्तियों को उत्पन्न कर सकते हैं। ई. ए. में सबसे सरल और व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला जनसंख्या मॉडल वैश्विक या पैनमिक्टिक मॉडल है, जो एक असंरचित आबादी से मेल खाता है। यह प्रत्येक व्यक्ति को क्रॉसओवर द्वारा संतानों के उत्पादन के लिए एक भागीदार के रूप में आबादी के किसी भी अन्य व्यक्ति को चुनने की अनुमति देता है, जिससे चयन का विवरण तब तक अप्रासंगिक है जब तक कि व्यक्तियों की योग्यता एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। वैश्विक साथी चयन के कारण, कुछ पीढ़ियों (ई. ए. की पुनरावृत्ति) के बाद आबादी में थोड़ा बेहतर व्यक्तियों की आनुवंशिक जानकारी प्रबल हो सकती है, बशर्ते कि इस चरण में कोई बेहतर अन्य संतान सामने नहीं आई हो। यदि इस तरह से पाया जाने वाला समाधान इष्टतम नहीं है, तो इसे समयपूर्व अभिसरण कहा जाता है। यह प्रभाव पैनमिक्टिक आबादी में अधिक बार देखा जा सकता है। प्रकृति में वैश्विक संभोग पूल शायद ही कभी पाए जाते हैं। जो प्रचलित है वह स्थानिक दूरी के कारण एक निश्चित और सीमित अलगाव है। परिणामस्वरूप स्थानीय पड़ोस शुरू में स्वतंत्र रूप से विकसित होते हैं और उत्परिवर्तकों के कई पीढ़ियों तक बने रहने की अधिक संभावना होती है। नतीजतन, जीन पूल में जीनोटाइपिक विविधता एक पैनमिक्टिक आबादी की तुलना में अधिक समय तक संरक्षित रहती है। इसलिए पहले की वैश्विक आबादी को उप-संरचनाओं द्वारा विभाजित करना स्पष्ट है। इस उद्देश्य के लिए दो बुनियादी मॉडल पेश किए गए थे, द्वीप मॉडल, जो निश्चित उप-आबादी में आबादी के विभाजन पर आधारित हैं जो समय-समय पर व्यक्तियों का आदान-प्रदान करते हैं, और पड़ोस मॉडल, जो व्यक्तियों को अतिव्यापी पड़ोस में नियुक्त करते हैं, जिन्हें सेलुलर आनुवंशिक या विकासवादी एल्गोरिदम (सीजीए या सीईए) के रूप में भी जाना जाता है। जनसंख्या का संबद्ध विभाजन भी प्रक्रिया के एक संबंधित समानांतरकरण का सुझाव देता है। इस कारण से, ई. ए. के समानांतरकरण के संबंध में साहित्य में जनसंख्या मॉडल के विषय पर भी अक्सर चर्चा की जाती है। द्वीप मॉडल द्वीप मॉडल में, जिसे प्रवास मॉडल या मोटे दाने वाला मॉडल भी कहा जाता है, विकास सख्ती से विभाजित उप-आबादी में होता है। इन्हें काल्पनिक रूप से व्यवस्थित किया जा सकता है, लेकिन ऐसा होना जरूरी नहीं है। समय-समय पर व्यक्तियों का आदान-प्रदान होता है, जिसे प्रवास कहा जाता है। एक विनिमय के बीच के समय को एक युग कहा जाता है और इसका अंत विभिन्न मानदंडों द्वारा शुरू किया जा सकता हैः उदाहरण के लिए। किसी दिए गए समय के बाद या पूरी की गई पीढ़ियों की संख्या के बाद, या ठहराव की घटना के बाद। ठहराव का पता लगाया जा सकता है, उदाहरण के लिए, इस तथ्य से कि द्वीप में दी गई कई पीढ़ियों से कोई स्वास्थ्य सुधार नहीं हुआ है। द्वीप मॉडल विभिन्न प्रकार की नई रणनीति मानकों का परिचय देते हैंः उप-आबादी की संख्या उप-आबादी का आकार द्वीपों के बीच पड़ोस संबंधः वे निर्धारित करते हैं कि कौन से द्वीपों को पड़ोसी माना जाता है और इस प्रकार वे व्यक्तियों का आदान-प्रदान कर सकते हैं, एक साधारण एकदिशात्मक वलय (काले तीर) की तस्वीर देखें और अतिरिक्त द्विदिशात्मक पड़ोस संबंधों (अतिरिक्त हरे तीर) द्वारा इसका विस्तार देखें। प्रवासी चयनः इसके लिए कई विकल्प हैं। ई. जी. सर्वश्रेष्ठ व्यक्ति सबसे खराब या यादृच्छिक रूप से चुने गए लोगों की जगह ले सकते हैं। प्रवास दर के आधार पर, यह एक समय में एक या अधिक व्यक्तियों को प्रभावित कर सकता है। इन मापदंडों के साथ, चयन दबाव काफी हद तक प्रभावित हो सकता है। उदाहरण के लिए, यह द्वीपों के परस्पर जुड़ाव के साथ बढ़ता है और उप-जनसंख्या की संख्या या युग की लंबाई के साथ घटता है। नेबरहुड मॉडल या सेलुलर इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम नेबरहुड मॉडल, जिसे डिफ्यूजन मॉडल या फाइन ग्रेन मॉडल भी कहा जाता है, आबादी के व्यक्तियों के बीच एक टोपोलॉजिकल नेबरहुड संबंध को परिभाषित करता है जो उनके फेनोटाइपिक गुणों से स्वतंत्र है। इस मॉडल का मूल विचार ई. ए. आबादी को एक विशेष संरचना प्रदान करना है जिसे एक जुड़े हुए ग्राफ के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसमें प्रत्येक शीर्ष एक व्यक्ति है जो अपने निकटतम पड़ोसियों के साथ संवाद करता है। विशेष रूप से, व्यक्तियों को वैचारिक रूप से एक टोरॉइडल जाल में सेट किया जाता है, और केवल करीबी व्यक्तियों के साथ पुनः संयोजन करने की अनुमति होती है। यह एक प्रकार के स्थान की ओर ले जाता है जिसे दूरी द्वारा अलगाव के रूप में जाना जाता है। किसी व्यक्ति के संभावित साथियों के समूह को उसका पड़ोस या डेम कहा जाता है। निकटवर्ती आकृति से पता चलता है कि पीले रंग से चिह्नित दो व्यक्तियों के दो थोड़े अतिव्यापी पड़ोस को दिखाकर, जिसके माध्यम से आनुवंशिक जानकारी दो डेमों के बीच फैल सकती है। यह ज्ञात है कि इस तरह के एल्गोरिदम में, समान व्यक्ति समूह बनाते हैं और ऐसे स्थान बनाते हैं जो डेम सीमाओं से स्वतंत्र होते हैं और विशेष रूप से, एक डेम से बड़े हो सकते हैं। आस-पास के समूहों के बीच कोई स्पष्ट सीमा रेखा नहीं है, और करीबी स्थानों को आसानी से प्रतिस्पर्धी लोगों द्वारा उपनिवेशित किया जा सकता है और शायद इस प्रक्रिया के दौरान समाधान सामग्री का विलय किया जा सकता है। साथ ही, दूर के स्थान अधिक धीरे-धीरे प्रभावित हो सकते हैं। इस प्रकार की आबादी के साथ ई. ए. को सेलुलर ई. ए. (सी. ई. ए.) या सेलुलर जेनेटिक एल्गोरिदम (सी. जी. ए.) के रूप में भी जाना जाता है। आबादी के व्यक्तियों को व्यवस्थित करने के लिए एक आम तौर पर उपयोग की जाने वाली संरचना 2डी टोरॉइडल ग्रिड है, हालांकि आयामों की संख्या को आसानी से बढ़ाया जा सकता है (3डी तक) या कम किया जा सकता है (1डी तक, जैसे। एक अंगूठी, दाईं ओर की आकृति देखें)। ग्रिड में किसी विशेष व्यक्ति के पड़ोस को आबादी में दूसरों से मैनहट्टन की दूरी के संदर्भ में परिभाषित किया गया है। बुनियादी एल्गोरिदम में, सभी पड़ोसों का आकार और आकार समान होता है। दो आयामी सी. ई. ए. के लिए दो सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले पड़ोस एल5 और सी9 हैं, बाईं ओर का चित्र देखें। यहाँ, L का अर्थ रैखिक है जबकि C का अर्थ कॉम्पैक्ट है। प्रत्येक डेम एक पैनमिक्टिक उप-जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है जिसके भीतर माता-पिता की जगह साथी का चयन और संतानों की स्वीकृति होती है। संतानों की स्वीकृति के लिए नियम स्थानीय प्रकृति के हैं और पड़ोस पर आधारित हैंः उदाहरण के लिए, यह निर्दिष्ट किया जा सकता है कि सबसे अच्छी संतान माता-पिता को बदले जाने से बेहतर होनी चाहिए या, कम सख्ती से, केवल सबसे खराब व्यक्ति से बेहतर होनी चाहिए। पहला नियम अभिजात्य है और दूसरे गैर-अभिजात्य नियम की तुलना में उच्च चयनात्मक दबाव पैदा करता है। अभिजात वर्ग ई. ए. में, आबादी का सबसे अच्छा व्यक्ति हमेशा जीवित रहता है। इस संबंध में, वे जैविक मॉडल से विचलित हो जाते हैं। पड़ोस का ओवरलैप पड़ोस की सीमाओं में आनुवंशिक जानकारी के ज्यादातर धीमी गति से प्रसार का कारण बनता है, इसलिए इसका नाम प्रसार मॉडल है। एक बेहतर संतान को अब आबादी में फैलने के लिए पैनमिक्सी की तुलना में अधिक पीढ़ियों की आवश्यकता होती है। यह स्थानीय स्थानों के उद्भव और उनके स्थानीय विकास को बढ़ावा देता है, इस प्रकार लंबे समय तक जीनोटाइपिक विविधता को संरक्षित करता है। परिणाम एक दौड़ के दौरान खोज स्थान के अनुकूल चौड़ाई और गहराई खोज के बीच एक बेहतर और गतिशील संतुलन है। आला सीमाओं में आला और चौड़ाई की खोज में और पूरी आबादी के विभिन्न आला के विकास के माध्यम से गहराई से खोज की जाती है। समान पड़ोस के आकार के लिए, आनुवंशिक जानकारी का प्रसार L9 जैसी लंबी आकृतियों के लिए C9 जैसे ब्लॉक की तुलना में बड़ा है, और फिर से एक रिंग की तुलना में काफी बड़ा है। इसका मतलब है कि रिंग पड़ोस उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं, भले ही इसके लिए तुलनात्मक रूप से लंबे समय की आवश्यकता हो। दूसरी ओर, यदि कोई मुख्य रूप से तेज़ और अच्छे, लेकिन संभवतः उप-इष्टतम परिणामों में रुचि रखता है, तो 2डी टोपोलॉजी अधिक उपयुक्त हैं। तुलना आनुवंशिक एल्गोरिदम, विकासवादी रणनीति और अन्य ई. ए. में दोनों जनसंख्या मॉडल को लागू करते समय, कुल आबादी का उप-आबादी में विभाजन आमतौर पर समय से पहले अभिसरण के जोखिम को कम करता है और समग्र रूप से बेहतर परिणामों की ओर ले जाता है जो पैनमिक्टिक ई. ए. के साथ अपेक्षा की तुलना में अधिक विश्वसनीय और तेज़ होता है। पड़ोस के मॉडल की तुलना में द्वीप मॉडल का नुकसान यह है कि वे बड़ी संख्या में नए रणनीति मापदंड पेश करते हैं। साहित्य में इस विषय पर मौजूदा अध्ययनों के बावजूद, उपयोगकर्ता के लिए प्रतिकूल सेटिंग्स का एक निश्चित जोखिम बना हुआ है। दूसरी ओर, पड़ोस के मॉडल के साथ, केवल पड़ोस के आकार को निर्दिष्ट किया जाना है और द्वि-आयामी मॉडल के मामले में, पड़ोस की आकृति का विकल्प जोड़ा जाता है। समान्तरता चूंकि दोनों जनसंख्या मॉडल जनसंख्या विभाजन का संकेत देते हैं, इसलिए वे एक ई. ए. को समानांतर करने के लिए एक आधार के रूप में अच्छी तरह से उपयुक्त हैं। यह सेलुलर ई. ए. पर और भी अधिक लागू होता है, क्योंकि वे केवल अपने संबंधित सदस्यों के बारे में स्थानीय रूप से उपलब्ध जानकारी पर भरोसा करते हैं। इस प्रकार, चरम मामले में, प्रत्येक व्यक्ति को एक स्वतंत्र निष्पादन धागा सौंपा जा सकता है, ताकि पूरा सी. ई. ए. एक समानांतर हार्डवेयर प्लेटफॉर्म पर चल सके। द्वीप मॉडल समानांतरकरण का भी समर्थन करता है, उदाहरण के लिए। प्रत्येक द्वीप को एक प्रोसेसर निर्धारित करके। यदि द्वीपों की उप-आबादी को सर्वव्यापी रूप से व्यवस्थित किया जाता है, तो एक पीढ़ी के वंशजों के सभी मूल्यांकनों को अतिरिक्त रूप से समानांतर किया जा सकता है। वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में मूल्यांकन आमतौर पर सबसे अधिक समय लेने वाला हिस्सा होता है। बेशक, द्वीप की उप-आबादी को सी. ई. ए. के रूप में डिजाइन करना भी संभव है, ताकि सी. ई. ए. को समानांतर बनाने के बारे में पहले दिए गए बयान लागू हों। इस तरह, उपयुक्त समानांतरता के साथ पदानुक्रमित जनसंख्या संरचनाओं का निर्माण किया जा सकता है। समानांतरकरण के लिए न केवल तुलनात्मक रूप से महंगे कंप्यूटर क्लस्टर बल्कि सस्ते ग्राफिक्स कार्ड (जी. पी. यू.) का भी उपयोग किया जा सकता है। हालांकि, इस बात पर जोर देना महत्वपूर्ण है कि सी. ई. ए., या द्वीपों में वितरित आबादी के साथ ई. ए., एक खोज मॉडल का प्रतिनिधित्व करते हैं जो पारंपरिक ई. ए. से कई मायनों में अलग है। इसके अलावा, वे अनुक्रमिक और समानांतर दोनों प्लेटफार्मों पर चल सकते हैं, जो इस तथ्य को उजागर करता है कि मॉडल और कार्यान्वयन दो अलग-अलग अवधारणाएं हैं। ग्रंथ सूची एरिक कैन्टू-पाज़ (2001): कुशल और सटीक समानांतर आनुवंशिक एल्गोरिदम (पीएचडी थीसिस, इलिनोइस विश्वविद्यालय, अर्बाना-शैंपेन, यूएसए)। स्प्रिंगर, न्यूयॉर्क, न्यूयॉर्क। मार्टिना गोर्जेस-श्लेउटर (1990): आनुवंशिक एल्गोरिदम और जनसंख्या संरचना-एक बड़े पैमाने पर समानांतर एल्गोरिदम। पीएचडी थीसिस, यूनिवर्सिटी डॉर्टमुंड, फैकल्टी फॉर इन्फॉर्मेटिक, जर्मनी। एनरिक अल्बा, बर्नाबे डोर्रोनसोरो (2008): सेलुलर जेनेटिक एल्गोरिदम। स्प्रिंगर, न्यूयॉर्क, न्यूयॉर्क। डर्क सुधोल्ट (2015): समानांतर विकासात्मक एल्गोरिदम। 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