Premature convergence
विकासवादी एल्गोरिदम (ई. ए.) में, समयपूर्व अभिसरण शब्द का अर्थ है कि एक अनुकूलन समस्या के लिए एक जनसंख्या बहुत जल्दी अभिसरण करती है, जिसके परिणामस्वरूप उप-इष्टतम होती है। इस संदर्भ में, माता-पिता के समाधान, आनुवंशिक संचालकों की सहायता से, ऐसी संतान पैदा करने में सक्षम नहीं होते हैं जो अपने माता-पिता से बेहतर या बेहतर प्रदर्शन करती हैं। समयपूर्व अभिसरण एक सामान्य समस्या है जो सामान्य रूप से विकासवादी एल्गोरिदम और विशेष रूप से आनुवंशिक एल्गोरिदम में पाई जाती है, क्योंकि यह बड़ी संख्या में एलील की हानि या अभिसरण की ओर ले जाती है, जिसके कारण बाद में एक विशिष्ट जीन की खोज करना बहुत मुश्किल हो जाता है जिसमें एलील मौजूद थे। एक एलील को खोया हुआ माना जाता है यदि, एक आबादी में, एक जीन मौजूद है, जहां सभी व्यक्ति उस विशेष जीन के लिए समान मूल्य साझा कर रहे हैं। डी जोंग द्वारा परिभाषित एक एलील को एक परिवर्तित एलील माना जाता है, जब एक आबादी का 95 प्रतिशत एक निश्चित जीन के लिए समान मूल्य साझा करता है (अभिसरण भी देखें)। समय से पहले अभिसरण को रोकने के लिए रणनीतियाँ आनुवंशिक भिन्नता को फिर से प्राप्त करने के लिए रणनीतियाँ हो सकती हैंः एक संभोग रणनीति जिसे अनाचार रोकथाम कहा जाता है, एक समान क्रॉसओवर, समान व्यक्तियों के प्रतिस्थापन (पूर्व-चुनाव या भीड़), समान फिटनेस वाले व्यक्तियों का विभाजन (फिटनेस साझाकरण), जनसंख्या के आकार में वृद्धि। आनुवंशिक भिन्नता को उत्परिवर्तन द्वारा भी पुनः प्राप्त किया जा सकता है, हालांकि यह प्रक्रिया अत्यधिक यादृच्छिक है। समय से पहले अभिसरण के जोखिम को कम करने का एक तरीका आम तौर पर उपयोग की जाने वाली पैनमिक्टिक आबादी के बजाय संरचित आबादी का उपयोग करना है, नीचे देखें। समयपूर्व अभिसरण की घटना की पहचान यह निर्धारित करना कठिन है कि समयपूर्व अभिसरण कब हुआ है, और भविष्य में इसकी उपस्थिति की भविष्यवाणी करना भी उतना ही कठिन है। एक उपाय औसत और अधिकतम स्वास्थ्य मूल्यों के बीच के अंतर का उपयोग करना है, जैसा कि पटनायक और श्रीनिवास द्वारा उपयोग किया जाता है, फिर क्रॉसओवर और उत्परिवर्तन संभावनाओं को अलग करने के लिए। जनसंख्या विविधता एक अन्य उपाय है जिसका समय से पहले अभिसरण को मापने के लिए अध्ययनों में व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। हालाँकि, यह व्यापक रूप से स्वीकार किया गया है कि जनसंख्या विविधता में कमी सीधे समय से पहले अभिसरण की ओर ले जाती है, लेकिन जनसंख्या विविधता के विश्लेषण पर बहुत कम अध्ययन किए गए हैं। दूसरे शब्दों में, जनसंख्या विविधता शब्द का उपयोग करके, समय से पहले अभिसरण को रोकने में एक अध्ययन के लिए तर्क में मजबूती का अभाव है, जब तक कि यह निर्दिष्ट नहीं किया जाता है कि जनसंख्या विविधता की उनकी परिभाषा क्या है। समयपूर्व अभिसरण के कारण समयपूर्व अभिसरण की घटना के लिए कई अनुमानित या परिकल्पित कारण हैं। स्व-अनुकूली उत्परिवर्तन रेचेनबर्ग ने विकास रणनीतियों में उत्परिवर्तन वितरण के स्व-अनुकूलन के विचार की शुरुआत की। रेचेनबर्ग के अनुसार, इन उत्परिवर्तन वितरणों के लिए नियंत्रण मापदंड पूर्वनिर्धारण के बजाय आत्म-अनुकूलन के माध्यम से आंतरिक रूप से विकसित हुए। उन्होंने इसे विकास रणनीतियों का 1/5-सफलता नियम (1 + 1)-ई. एस. कहाः यदि निर्धारित अवधि के दौरान सकारात्मक उत्परिवर्तन की सापेक्ष आवृत्ति 1/5 से अधिक है, तो चरण आकार नियंत्रण पैरामीटर में कुछ कारक की वृद्धि होगी, इसके विपरीत यदि यह 1/5 से छोटा है। स्व-अनुकूली उत्परिवर्तन समय से पहले अभिसरण के कारणों में से एक हो सकता है। ऑप्टिमा का सटीक रूप से पता लगाने को आत्म-अनुकूली उत्परिवर्तन द्वारा बढ़ाया जा सकता है, साथ ही इस ऑप्टिमा की खोज में तेजी लाई जा सकती है। इसे व्यापक रूप से मान्यता दी गई है, हालांकि इसके तंत्र के आधार का खराब अध्ययन किया गया है, क्योंकि यह अक्सर स्पष्ट नहीं होता है कि ऑप्टिमा स्थानीय रूप से या विश्व स्तर पर पाया जाता है या नहीं। आत्म-अनुकूली विधियाँ वैश्विक इष्टतम के लिए वैश्विक अभिसरण का कारण बन सकती हैं, बशर्ते कि उपयोग की जाने वाली चयन विधियाँ अभिजात्य वर्ग का उपयोग कर रही हों, साथ ही यह कि आत्म-अनुकूलन का नियम उत्परिवर्तन वितरण में हस्तक्षेप नहीं करता है, जिसमें एक यादृच्छिक सबसेट को हिट करते समय सकारात्मक न्यूनतम संभावना सुनिश्चित करने का गुण है। यह गैर-उत्तल वस्तुनिष्ठ कार्यों के लिए सेट के साथ है जिसमें गैर-शून्य माप के सीमित निचले स्तर शामिल हैं। रुडोल्फ के एक अध्ययन से पता चलता है कि अभिजात वर्ग की विकास रणनीतियों के बीच आत्म-अनुकूलन तंत्र 1/5-सफलता नियम के समान है, और एक स्थानीय इष्टतम द्वारा बहुत अच्छी तरह से पकड़ा जा सकता है जिसमें एक सकारात्मक संभावना शामिल है। पैनमिक्टिक आबादी अधिकांश ई. ए. असंरचित या पैनमिक्टिक आबादी का उपयोग करते हैं जहां मूल रूप से आबादी में प्रत्येक व्यक्ति फिटनेस के आधार पर साथी के चयन के लिए पात्र होता है। इस प्रकार, केवल थोड़े बेहतर व्यक्ति की आनुवंशिक जानकारी कुछ पीढ़ियों के भीतर आबादी में फैल सकती है, बशर्ते कि इस दौरान कोई बेहतर अन्य संतान पैदा न हो। विशेष रूप से तुलनात्मक रूप से छोटी आबादी में, यह जल्दी से जीनोटाइपिक विविधता के नुकसान का कारण बन सकता है और इस प्रकार समय से पहले अभिसरण हो सकता है। एक प्रसिद्ध प्रति-उपाय वैकल्पिक जनसंख्या मॉडल पर स्विच करना है जो आबादी में उप-संरचनाओं को पेश करता है जो लंबे समय तक जीनोटाइपिक विविधता को संरक्षित करते हैं और इस प्रकार समय से पहले अभिसरण की प्रवृत्ति का मुकाबला करते हैं। यह विभिन्न ई. ए. जैसे आनुवंशिक एल्गोरिदम, विकास रणनीति, अन्य ई. ए. या मेमेटिक एल्गोरिदम के लिए दिखाया गया है। संदर्भ भी देखें विकासवादी गणना विकासवादी जीवविज्ञान विकासवादी एल्गोरिदम आनुवंशिक एल्गोरिदम