Evolutionary multimodal optimization
பயன்பாட்டு கணிதத்தில், மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷன் என்பது ஒரு சிறந்த தீர்வுக்கு மாறாக, ஒரு சிக்கலின் அனைத்து அல்லது பெரும்பாலான பல (குறைந்தபட்சம் உள்ளூரில் உகந்த) தீர்வுகளைக் கண்டுபிடிப்பதை உள்ளடக்கிய ஆப்டிமைசேஷன் பணிகளைக் கையாள்கிறது. பரிணாம பன்முக உகப்பாக்கம் என்பது பரிணாமக் கணக்கீட்டின் ஒரு கிளையாகும், இது இயந்திர கற்றலுடன் நெருக்கமாக தொடர்புடையது. வோங் ஒரு குறுகிய கணக்கெடுப்பை வழங்குகிறார், அதில் ஷிர் அத்தியாயம் மற்றும் ப்ரூஸ் புத்தகம் தலைப்பை இன்னும் விரிவாக உள்ளடக்கியது. உந்துதல் ஒரு உகப்பாக்கம் பணிக்கு பல தீர்வுகள் பற்றிய அறிவு பொறியியலில் குறிப்பாக உதவியாக இருக்கும், உடல் (மற்றும்/அல்லது செலவு) கட்டுப்பாடுகள் காரணமாக, சிறந்த முடிவுகள் எப்போதும் உணரப்படாமல் போகலாம். அத்தகைய சூழ்நிலையில், பல தீர்வுகள் (உள்ளூரில் மற்றும்/அல்லது உலகளவில் உகந்தவை) தெரிந்தால், செயல்படுத்தலை விரைவாக மற்றொரு தீர்வுக்கு மாற்றி, இன்னும் சிறந்த கணினி செயல்திறனைப் பெறலாம். அடிப்படை உகப்பாக்கம் சிக்கலின் மறைக்கப்பட்ட பண்புகள் (அல்லது உறவுகள்) கண்டறிய பல தீர்வுகள் பகுப்பாய்வு செய்யப்படலாம், இது கள அறிவைப் பெறுவதற்கு அவற்றை முக்கியமாக்குகிறது. கூடுதலாக, மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷனுக்கான வழிமுறைகள் பொதுவாக ஒரே ஓட்டத்தில் பல ஆப்டிமாவைக் கண்டறிவது மட்டுமல்லாமல், அவற்றின் மக்கள்தொகை பன்முகத்தன்மையையும் பாதுகாக்கின்றன, இதன் விளைவாக மல்டிமோடல் செயல்பாடுகளில் அவற்றின் உலகளாவிய ஆப்டிமைசேஷன் திறன் ஏற்படுகிறது. மேலும், மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷனுக்கான நுட்பங்கள் பொதுவாக மற்ற சிக்கல்களுக்கு பன்முகத்தன்மை பராமரிப்பு நுட்பங்களாக கடன் வாங்கப்படுகின்றன. பின்னணி உகப்பாக்கலின் பாரம்பரிய நுட்பங்களுக்கு பல மறுதொடக்கம் புள்ளிகள் மற்றும் பல ஓட்டங்கள் தேவைப்படும், இருப்பினும் எந்த உத்தரவாதமும் இல்லாமல், ஒவ்வொரு ஓட்டத்திற்கும் வேறுபட்ட தீர்வு கண்டுபிடிக்கப்படலாம் என்ற நம்பிக்கையில். பரிணாம வழிமுறைகள் (ஈ. ஏ. க்கள்) அவற்றின் மக்கள் தொகை அடிப்படையிலான அணுகுமுறையின் காரணமாக, கிளாசிக்கல் ஆப்டிமைசேஷன் நுட்பங்களை விட இயற்கையான நன்மையை வழங்குகின்றன. அவை சாத்தியமான தீர்வுகளின் எண்ணிக்கையை பராமரிக்கின்றன, அவை ஒவ்வொரு தலைமுறையிலும் செயலாக்கப்படுகின்றன, மேலும் இந்த தலைமுறைகள் அனைத்திலும் பல தீர்வுகளைப் பாதுகாக்க முடிந்தால், வழிமுறை முடிவடையும் போது சிறந்த தீர்வை விட பல நல்ல தீர்வுகள் நம்மிடம் இருக்கும். இது கிளாசிக்கல் ஆப்டிமைசேஷன் நுட்பங்களின் இயற்கையான போக்கிற்கு எதிரானது என்பதை நினைவில் கொள்க, இது எப்போதும் சிறந்த தீர்வுக்கு அல்லது துணை உகந்த தீர்வுக்கு (கரடுமுரடான, "மோசமாக நடந்து கொள்ளும்" செயல்பாட்டில்) ஒன்றிணைக்கும். பல தீர்வுகளைக் கண்டறிதல் மற்றும் பராமரித்தல் என்பது பல மாதிரி உகப்பாக்கத்திற்கு EA களைப் பயன்படுத்துவதில் உள்ள சவால் ஆகும். நிச்சிங் என்பது ஒரு பொதுவான சொல், இது பல நிலையான இடங்களைக் கண்டறிந்து பாதுகாக்கும் நுட்பம் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது, அல்லது தீர்வு இடத்தின் சாதகமான பகுதிகள் பல தீர்வுகளைச் சுற்றி இருக்கலாம், இதனால் ஒரே தீர்வுக்கு ஒன்றிணைவதைத் தடுக்கலாம். பரிணாம வழிமுறைகளின் துறை மரபணு வழிமுறைகள் (ஜிஏ), பரிணாம மூலோபாயம் (இஎஸ்), வேறுபட்ட பரிணாமம் (டிஇ), துகள் திரள் உகப்பாக்கம் (பிஎஸ்ஓ) மற்றும் பிற முறைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த அனைத்து பகுதிகளிலும் மல்டி-மாடல் ஆப்டிமைசேஷனைத் தீர்ப்பதற்கான முயற்சிகள் மேற்கொள்ளப்பட்டுள்ளன, பெரும்பாலானவை, இல்லையென்றால் அனைத்து பல்வேறு முறைகளும் ஏதாவது ஒரு வடிவத்தில் நிச்சிங்கை செயல்படுத்துகின்றன. மரபணு வழிமுறைகள்/பரிணாம உத்திகளைப் பயன்படுத்தி பன்முக உகப்பாக்கம் டி ஜாங்கின் கூட்ட முறை, கோல்ட்பர்க்கின் பகிர்வு செயல்பாட்டு அணுகுமுறை, பெட்ரோவ்ஸ்கியின் தீர்வு முறை, கட்டுப்படுத்தப்பட்ட இனச்சேர்க்கை, பல துணை மக்கள்தொகையைப் பராமரித்தல் ஆகியவை சமூகத்தால் முன்மொழியப்பட்ட பிரபலமான அணுகுமுறைகளில் சில. முதல் இரண்டு முறைகள் குறிப்பாக நன்கு ஆய்வு செய்யப்பட்டுள்ளன, இருப்பினும், அவை வெவ்வேறு ஈர்ப்பு வடிநிலங்களைச் சேர்ந்த தீர்வுகளாக வெளிப்படையான பிரிப்பைச் செய்யவில்லை. ES க்குள் மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷனின் பயன்பாடு பல ஆண்டுகளாக வெளிப்படையாக இல்லை, மேலும் சமீபத்தில் மட்டுமே ஆராயப்பட்டுள்ளது. டிர்னாண்டமைஸ் செய்யப்பட்ட ES ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு நிச்சிங் கட்டமைப்பை ஷிர் அறிமுகப்படுத்தினார், CMA-ES ஐ முதல் முறையாக ஒரு நிச்சிங் ஆப்டிமைசராக முன்மொழிந்தார். அந்த கட்டமைப்பின் அடித்தளமாக ஒவ்வொரு தலைமுறையிலும் ஒரு துணை மக்கள்தொகைக்கு ஒரு உச்ச தனிநபரை தேர்ந்தெடுப்பது, அதைத் தொடர்ந்து தேடல் புள்ளிகளின் தொடர்ச்சியான சிதறலை உருவாக்க அதன் மாதிரி. இந்த இயந்திரத்தின் உயிரியல் ஒப்புமை ஒரு ஆல்பா-ஆண் திணிக்கப்பட்ட அனைத்து போட்டிகளையும் வென்று அதன் சுற்றுச்சூழல் இடத்தில் ஆதிக்கம் செலுத்துவதாகும், பின்னர் அது அதன் சந்ததிகளை உருவாக்க அனைத்து பாலியல் வளங்களையும் பெறுகிறது. சமீபத்தில், ஒரு பரிணாம பல குறிக்கோள் உகப்பாக்கம் (ஈ. எம். ஓ) அணுகுமுறை முன்மொழியப்பட்டது, இதில் பொருத்தமான இரண்டாவது நோக்கம் முதலில் ஒற்றை குறிக்கோள் மல்டிமோடல் உகப்பாக்கம் சிக்கலில் சேர்க்கப்படுகிறது, இதனால் பல தீர்வுகள் பலவீனமான பேரேட்டோ-உகந்த முன்னணியை உருவாக்குகின்றன. எனவே, பல மாதிரி உகப்பாக்கம் சிக்கலை ஒரு ஈ. எம். ஓ வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி அதன் பல தீர்வுகளுக்கு தீர்க்க முடியும். தங்கள் பணியை மேம்படுத்திக் கொண்டு, அதே எழுத்தாளர்கள் தங்கள் வழிமுறையை சுயமாக மாற்றியமைத்துள்ளனர், இதனால் அளவுருக்களை முன்கூட்டியே குறிப்பிட வேண்டிய அவசியத்தை நீக்குகின்றனர். மக்கள்தொகையை துணை மக்கள்தொகை (அல்லது இனங்கள்) ஆகப் பிரிக்க எந்த ஆரத்தையும் பயன்படுத்தாத ஒரு அணுகுமுறை, அதற்கு பதிலாக விண்வெளி இடவியல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மேற்கோள்கள் நூலியல் டி. கோல்ட்பர்க் மற்றும் ஜே. ரிச்சர்ட்சன். (1987) "பன்முக செயல்பாட்டு உகப்பாக்கத்திற்கான பகிர்வுடன் மரபணு வழிமுறைகள்". மரபணு வழிமுறைகள் மற்றும் அவற்றின் உள்ளடக்கங்களின் பயன்பாட்டு அட்டவணை குறித்த மரபணு வழிமுறைகள் குறித்த இரண்டாவது சர்வதேச மாநாட்டின் நடவடிக்கைகளில், பக்கங்கள் 41-49. எல். எர்ல்பாம் அசோசியேட்ஸ் இன்க். ஹில்ஸ்டேல், என்ஜே, அமெரிக்கா, 1987. ஏ. பெட்ரோவ்ஸ்கி. (1996) "மரபணு வழிமுறைகளுக்கான ஒரு நிச்சிங் முறையாக ஒரு தீர்வு செயல்முறை". பரிணாமக் கணக்கீடு குறித்த 1996 ஐ. இ. இ. இ சர்வதேச மாநாட்டின் செயல்முறைகளில், பக்கங்கள் 798-803. சிட்டீசர், 1996. டெப், கே., (2001) "பரிணாம வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி மல்டி-அப்ஜெக்டிவ் ஆப்டிமைசேஷன்", வில்லி (கூகிள் புக்ஸ்) எஃப். ஸ்ட்ரீச்செர்ட், ஜி. ஸ்டெய்ன், எச். உல்மர் மற்றும் ஏ. ஜெல். (2004) "மல்டிமோடல் தேடல் இடங்களுக்கான ஒரு கிளஸ்டரிங் அடிப்படையிலான நிச்சிங் ஈ. ஏ". கணினி அறிவியலில் விரிவுரை குறிப்புகள், பக்கங்கள் 293-304,2004. சிங், ஜி., டெப், கே., (2006) "பரிணாம வழிமுறைகளின் அடிப்படையில் பல மாதிரி உகப்பாக்கம் வழிமுறைகளின் ஒப்பீடு". மரபணு மற்றும் பரிணாமக் கணக்கீடு குறித்த 8வது வருடாந்திர மாநாட்டின் செயல்முறைகளில், பக்கங்கள் 8-12. ஏசிஎம், 2006. ராங்கொனென், ஜே., (2009). வேறுபட்ட பரிணாம அடிப்படையிலான முறைகளுடன் தொடர்ச்சியான பன்முக உலகளாவிய உகப்பாக்கம் வோங், கே. சி., (2009). பன்முக உகப்பாக்கத்திற்கான இனங்கள்-குறிப்பிட்ட வெடிப்புடன் ஒரு பரிணாம வழிமுறை. GECCO 2009:923-930 ஜே. பரேரா மற்றும் சி. ஏ. சி. கோயல்லோ. "மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷனுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் துகள் திரள் ஆப்டிமைசேஷன் முறைகளின் மதிப்பாய்வு", பக்கங்கள் 9-37. ஸ்ப்ரிங்கர், பெர்லின், நவம்பர் 2009. வோங், கே. சி., (2010). பன்முக உகப்பாக்கத்திற்கான பரிணாம வழிமுறையில் இடஞ்சார்ந்த இருப்பிடத்தின் விளைவு. ஈவோ அப்ளிகேஷன்ஸ் (1) 2010:481-490 தேப், கே., சஹா, ஏ. (2010) பன்முக குறிக்கோள் கொண்ட பரிணாம அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தி பன்முக உகப்பாக்கம் சிக்கல்களுக்கு பல தீர்வுகளைக் கண்டறிதல். GECCO 2010:447-454 வோங், கே. சி., (2010). மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷன் நுட்பங்கள் மூலம் ஒரு லட்டிஸ் மாதிரியில் புரத அமைப்பு முன்கணிப்பு. GECCO 2010:155-162 சஹா, ஏ., டெப், கே. (2010), மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷனுக்கான இரு அளவுகோல் அணுகுமுறைஃ சுய தழுவல் அணுகுமுறை. முத்திரை 2010:95-104 ஷிர், ஓ. எம்., எம்மரிக், எம்., பாக், டி. (2010), CMA-ES உடன் நிச்சிங்கிற்கான தகவமைப்பு நிசெ ரேடி மற்றும் நிசெ ஷேப்ஸ் அணுகுமுறைகள். பரிணாமக் கணக்கீட்டு தொகுதி. 18, இல்லை. 1, பக். 97-126. சி. ஸ்டோயன், எம். ப்ரூஸ், ஆர். ஸ்டோயன், டி. டுமிட்ரெஸ்கு (2010) இடவியல் இனங்கள் பாதுகாப்பு வழிமுறையின் மூலம் பன்முக உகப்பாக்கம். பரிணாமக் கணக்கீட்டில் IEEE பரிவர்த்தனைகள், தொகுதி. 14, இதழ் 6, பக்கங்கள் 842-864,2010. எஸ். தாஸ், எஸ். மைட்டி, பி-ஒய் கியூ, பி. என். சுகந்தன், "ரியல்-பாராமீட்டர் எவல்யூஷனல் மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷன்-எ சர்வே ஆஃப் தி ஸ்டேட் ஆஃப் தி ஆர்ட்", தொகுதி. 1, இல்லை. 2, ப. 71-88, திரள் மற்றும் பரிணாமக் கணக்கீடு, ஜூன் 2011. வெளிப்புற இணைப்புகள் பார்டிகல் ஸ்வார்ம் ஆப்டிமைசேஷன் (பிஎஸ்ஓ) பயன்படுத்தி மல்டி மாடல் ஆப்டிமைசேஷன் பரிணாம உத்திகளில் நிச்சிங் (இஎஸ்) இருக்கை 11 இல் மல்டிமோடல் ஆப்டிமைசேஷன் பக்கம், கணினி அறிவியல், டியு டார்ட்மண்ட் பல்கலைக்கழகம் ஐஇஇஇ சிஐஎஸ் டாஸ்க் ஃபோர்ஸ் மல்டி மாடல் ஆப்டிமைசேஷன் சைபர்நெடிக்ஸ் பரிணாம வழிமுறைகள் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் வீடியோ கிளிப்களைக் கொண்ட கட்டுரைகள்