Chromosome (genetic algorithm)
மரபணு வழிமுறைகளில் (GA), அல்லது மிகவும் பொதுவான, பரிணாம வழிமுறைகளில் (EA), குரோமோசோம் (சில நேரங்களில் மரபணு வகை என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) என்பது பரிணாம வழிமுறை தீர்க்க முயற்சிக்கும் பிரச்சினையின் முன்மொழியப்பட்ட தீர்வை வரையறுக்கும் அளவுருக்களின் தொகுப்பாகும். உயிரியல் மாதிரியின் படி தனிநபர்கள் என்றும் அழைக்கப்படும் அனைத்து தீர்வுகளின் தொகுப்பும் மக்கள் தொகை என்று அழைக்கப்படுகிறது. ஒரு தனிநபரின் மரபணு ஒன்று, மிகவும் அரிதாக பல, குரோமோசோம்களைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் தீர்க்கப்பட வேண்டிய பணியின் மரபணு பிரதிநிதித்துவத்துடன் ஒத்திருக்கிறது. ஒரு குரோமோசோம் என்பது மரபணுக்களின் தொகுப்பால் ஆனது, அங்கு ஒரு மரபணு ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சொற்பொருள் இணைக்கப்பட்ட அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளது, அவை பெரும்பாலும் முடிவு மாறிகள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன. அவை தனிநபரின் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட பினோடிபிக் பண்புகளை தீர்மானிக்கின்றன அல்லது குறைந்தபட்சம் அவற்றில் ஒரு தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகின்றன. மரபணு வழிமுறைகளின் அடிப்படை வடிவத்தில், குரோமோசோம் ஒரு பைனரி சரமாக குறிப்பிடப்படுகிறது, அதே நேரத்தில் பிற்கால மாறுபாடுகளிலும் பொதுவாக EA களிலும், பல்வேறு வகையான பிற தரவு கட்டமைப்புகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. குரோமோசோம் வடிவமைப்பு ஒரு பணியின் மரபணு பிரதிநிதித்துவத்தை உருவாக்கும் போது, EA மற்றும் சாத்தியமான கூடுதல் ஹூரிஸ்டிக்ஸ் மற்றும் மரபணு வகை-ஃபெனோடைப் மேப்பிங் எப்படி இருக்க வேண்டும் என்பதன் மூலம் எந்த முடிவு மாறிகள் மற்றும் பணியின் சுதந்திரத்தின் பிற அளவுகள் மேம்படுத்தப்பட வேண்டும் என்பது தீர்மானிக்கப்படுகிறது. ஒரு குரோமோசோமின் வடிவமைப்பு இந்த பரிசீலனைகளை உறுதியான தரவு கட்டமைப்புகளாக மொழிபெயர்க்கிறது, அதற்காக ஒரு EA பின்னர் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும், கட்டமைக்கப்பட வேண்டும், நீட்டிக்கப்பட வேண்டும் அல்லது மோசமான நிலையில் உருவாக்கப்பட வேண்டும். ஒரு குரோமோசோமிற்கான சிக்கல் களத்தின் பொருத்தமான பிரதிநிதித்துவத்தைக் கண்டுபிடிப்பது ஒரு முக்கியமான கருத்தாகும், ஏனெனில் ஒரு நல்ல பிரதிநிதித்துவம் தேடல் இடத்தை மட்டுப்படுத்துவதன் மூலம் தேடலை எளிதாக்கும்; இதேபோல், ஒரு மோசமான பிரதிநிதித்துவம் ஒரு பெரிய தேடல் இடத்தை அனுமதிக்கும். இந்த சூழலில், தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட குரோமோசோம் வடிவமைப்பிற்கு பொருத்தமாக பொருத்தமான பிறழ்வு மற்றும் குறுக்குவெட்டு இயக்கிகள் கண்டுபிடிக்கப்பட வேண்டும் அல்லது புதிதாக வரையறுக்கப்பட வேண்டும். இந்த ஆபரேட்டர்களுக்கு ஒரு முக்கியமான தேவை என்னவென்றால், அவை தேடல் இடத்தில் உள்ள அனைத்து புள்ளிகளையும் கொள்கையளவில் அடைய அனுமதிப்பது மட்டுமல்லாமல், இதை முடிந்தவரை எளிதாக்குகின்றன. பின்வரும் தேவைகள் நன்கு பொருத்தமான குரோமோசோம் மூலம் பூர்த்தி செய்யப்பட வேண்டும்ஃ இது தேடல் இடத்தில் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய அனைத்து புள்ளிகளையும் அணுக அனுமதிக்க வேண்டும். குரோமோசோமின் வடிவமைப்பு, அது தேடல் இடத்தை மட்டுமே உள்ளடக்கியது மற்றும் கூடுதல் பகுதிகள் இல்லை. இதனால் பணிநீக்கம் இல்லை அல்லது முடிந்தவரை சிறிய பணிநீக்கம் மட்டுமே உள்ளது. வலுவான காரணத்தைக் கவனிப்பதுஃ குரோமோசோமில் சிறிய மாற்றங்கள் மட்டுமே பினோட்டைப்பில் சிறிய மாற்றங்களுக்கு வழிவகுக்கும். இது தேடலுக்கும் சிக்கல் இடத்திற்கும் இடையிலான உறவின் இருப்பிடம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. தேடல் இடத்தில் தடைசெய்யப்பட்ட பகுதிகளை முழுமையாகவோ அல்லது முடிந்தவரைவோ விலக்கும் வகையில் குரோமோசோமை வடிவமைத்தல். முதல் தேவை இன்றியமையாதது என்றாலும், பயன்பாடு மற்றும் பயன்படுத்தப்படும் EA ஐப் பொறுத்து, ஒருவர் வழக்கமாக மீதமுள்ள தேவைகளை முடிந்தவரை பூர்த்தி செய்வதில் மட்டுமே திருப்தி அடைய வேண்டும். எவ்வாறாயினும், பரிணாமத் தேடல் ஆதரிக்கப்படுகிறது மற்றும் முடிந்தவரை முழுமையான நிறைவேற்றத்தால் கணிசமாக துரிதப்படுத்தப்படலாம் என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். பைனரி குறியீடுகளுக்கான குரோமோசோம்களின் எடுத்துக்காட்டுகள் அவற்றின் பாரம்பரிய வடிவத்தில், GA கள் பிட் சரங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன மற்றும் அவற்றின் மீது உகந்ததாக இருக்க முடிவு மாறிகளை வரைபடமாக்குகின்றன. மதிப்பு வரம்புகளுடன் ஒரு பூலியன் மற்றும் மூன்று முழு எண் முடிவு மாறிகளுக்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு, இதை விளக்கலாம்ஃ இங்கே எதிர்மறை எண் இரண்டின் நிரப்பு கொடுக்கப்பட்டுள்ளது என்பதை நினைவில் கொள்க. இந்த நேராக முன்னோக்கி பிரதிநிதித்துவம் மூன்று மதிப்புகளைக் குறிக்க ஐந்து பிட்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இருப்பினும் இரண்டு பிட்கள் போதுமானதாக இருக்கும். இது ஒரு குறிப்பிடத்தக்க பணிநீக்கம் ஆகும். ஒரு மேம்பட்ட மாற்று, அங்கு மரபணு வகை-பினோட்டைப் மேப்பிங்கிற்கு 28 சேர்க்கப்பட வேண்டும், இது போல் தோன்றலாம்ஃ உடன். உண்மையான மதிப்புள்ள அல்லது முழு எண் மரபணுக்களுடன் கூடிய குரோமோசோம்கள் உண்மையான மதிப்புள்ள அல்லது கலப்பு-முழு எண் முடிவு மாறிகள் கொண்ட பணிகளின் செயலாக்கத்திற்கு, பரிணாம மூலோபாயம் அல்லது உண்மையான குறியீட்டு GA கள் போன்ற EA கள் பொருத்தமானவை. கலப்பு-முழு எண் மதிப்புகளின் விஷயத்தில், ரவுண்டிங் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஆனால் இது பணிநீக்கத் தேவையின் சில மீறல்களைக் குறிக்கிறது. உண்மையான மதிப்புகளின் தேவையான துல்லியங்களை நியாயமான முறையில் குறைக்க முடிந்தால், முழு எண்-குறியிடப்பட்ட GA களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இந்த மீறலை சரிசெய்ய முடியும். இந்த நோக்கத்திற்காக, உண்மையான மதிப்புகளின் செல்லுபடியாகும் இலக்கங்கள் பொருத்தமான காரணியுடன் பெருக்குவதன் மூலம் முழு எண்களாக வரைபடமாக்கப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, 12.380 என்பது 1000 ஆல் பெருக்குவதன் மூலம் முழு எண் 12380 ஆகிறது. மதிப்பீடு மற்றும் முடிவு விளக்கக்காட்சிக்கான மரபணு வகை-தோற்ற வகை வரைபடத்தில் இது நிச்சயமாக கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். ஒரு பொதுவான வடிவம் என்பது ஒரு பட்டியல் அல்லது முழு எண் அல்லது உண்மையான மதிப்புகளின் வரிசையைக் கொண்ட குரோமோசோம் ஆகும். வரிசைமாற்றங்களுக்கான குரோமோசோம்கள் ஒருங்கிணைந்த சிக்கல்கள் முக்கியமாக அடிப்படை பொருட்களின் தொகுப்பின் உகந்த வரிசையைக் கண்டுபிடிப்பதில் அக்கறை கொண்டுள்ளன. உதாரணமாக, குறுகிய சுற்றுப்பயணத்தில் ஒரு முறை குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான நகரங்களுக்குச் செல்ல விரும்பும் பயண விற்பனையாளரின் சிக்கலைக் கவனியுங்கள். ஒரு குரோமோசோமின் மீது எளிமையான மற்றும் மிகவும் வெளிப்படையான வரைபடம், நகரங்களை தொடர்ச்சியாக எண்ணுவது, இதன் விளைவாக வரும் வரிசையை வரிசைமாற்றமாக விளக்குவது மற்றும் ஒரு குரோமோசோமில் நேரடியாக சேமித்து வைப்பது, அங்கு ஒரு மரபணு ஒரு நகரத்தின் வரிசை எண்ணுடன் ஒத்திருக்கிறது. இருப்பினும், மாறுபாடு ஆபரேட்டர்கள் மரபணு வரிசையை மட்டுமே மாற்றலாம் மற்றும் எந்த மரபணுக்களையும் அகற்றவோ நகலெடுக்கவோ கூடாது. இவ்வாறு குரோமோசோம் நகரங்களுக்கு ஒரு சாத்தியமான சுற்றுப்பயணத்தின் பாதையைக் கொண்டுள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒன்பது நகரங்களின் வரிசை பின்வரும் குரோமோசோம்களுடன் ஒத்திருக்கலாம்ஃ அடிக்கடி பாதை பிரதிநிதித்துவம் என்று அழைக்கப்படும் இந்த குறியாக்கத்துடன் கூடுதலாக, ஒரு வரிசைமாற்றத்தைக் குறிக்க பல வழிகள் உள்ளன, எடுத்துக்காட்டாக வரிசை பிரதிநிதித்துவம் அல்லது அணி பிரதிநிதித்துவம். இணை பரிணாமத்திற்கான குரோமோசோம்கள் ஒரு மரபணு பிரதிநிதித்துவம், முடிவு மாறிகளுடன் கூடுதலாக, பரிணாமத்தை பாதிக்கும் கூடுதல் தகவல்கள் மற்றும்/அல்லது பினோட்டைப்பிற்கு மரபணு வகை வரைபடம் மற்றும் பரிணாமத்திற்கு உட்பட்டது, இது இணை பரிணாமம் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. ஒரு பொதுவான உதாரணம் பரிணாம மூலோபாயம் (ஈஎஸ்) ஆகும், இது ஒவ்வொரு குரோமோசோமிலும் மூலோபாய அளவுருக்களாக ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட பிறழ்வு படி அளவுகளை உள்ளடக்கியது. மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு ஒரு திட்டமிடல் பணிகளில் வள ஒதுக்கீட்டிற்கான ஒரு தேர்வு ஹூரிஸ்டிக்கைக் கட்டுப்படுத்த கூடுதல் மரபணு ஆகும். இந்த அணுகுமுறை நல்ல தீர்வுகள் மூலோபாய அளவுருக்களின் பொருத்தமான தேர்வு அல்லது மரபணு வகை-தோற்ற வகை வரைபடத்தை பாதிக்கும் கட்டுப்பாட்டு மரபணு (கள்) அடிப்படையாகக் கொண்டவை என்ற அனுமானத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. ES இன் வெற்றி இந்த அனுமானத்திற்கு சான்றளிக்கிறது. சிக்கலான பிரதிநிதித்துவங்களுக்கான குரோமோசோம்கள் மேலே வழங்கப்பட்ட குரோமோசோம்கள் தொடர்ச்சியான, கலப்பு-முழு எண், தூய-முழு எண் அல்லது ஒருங்கிணைந்த உகப்பாக்கம் ஆகியவற்றின் செயலாக்க பணிகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானவை. மறுபுறம், இந்த உகப்பாக்கம் பகுதிகளின் கலவையைப் பொறுத்தவரை, பணியைப் பொறுத்து, மதிப்புகளின் எளிய சரங்களுக்கு அவற்றை வரைபடமாக்குவது பெருகிய முறையில் கடினமாகிறது. மரபணு கருத்தாக்கத்தின் பின்வரும் விரிவாக்கம் இந்த நோக்கத்திற்காக EA GLEAM (பொது கற்றல் பரிணாம வழிமுறை மற்றும் முறை) ஆல் முன்மொழியப்பட்டுள்ளதுஃ ஒரு மரபணு பினோட்டைப்பின் ஒரு உறுப்பு அல்லது அடிப்படை பண்பு பற்றிய விளக்கமாக கருதப்படுகிறது, இது பல அளவுருக்களைக் கொண்டிருக்கலாம். இந்த நோக்கத்திற்காக, மரபணு வகைகள் வரையறுக்கப்படுகின்றன, அவை பினோடைப்பின் குறிப்பிட்ட உறுப்பை விவரிக்கத் தேவையான பொருத்தமான தரவு வகையின் பல அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளன. ஒரு குரோமோசோம் இப்போது மரபணு வகைகளின் தரவு பொருள்களாக மரபணுக்களைக் கொண்டுள்ளது, இதன் மூலம், பயன்பாட்டைப் பொறுத்து, ஒவ்வொரு மரபணு வகையும் ஒரு மரபணுவாக சரியாக ஒரு முறை நிகழ்கிறது அல்லது குரோமோசோமில் எத்தனை முறை வேண்டுமானாலும் இருக்கலாம். சில சிக்கல்களுக்கு அவை தேவைப்படுவதால், பிந்தையது மாறும் நீளமுள்ள குரோமோசோம்களுக்கு வழிவகுக்கிறது. மரபணு வகை வரையறைகள் மரபணு அளவுருக்களின் அனுமதிக்கப்பட்ட மதிப்பு வரம்புகள் பற்றிய தகவல்களையும் கொண்டுள்ளன, அவை குரோமோசோம் உற்பத்தியின் போது மற்றும் தொடர்புடைய பிறழ்வுகளால் கவனிக்கப்படுகின்றன, எனவே அவை ஆபத்தான பிறழ்வுகளுக்கு வழிவகுக்க முடியாது. ஒருங்கிணைந்த பகுதியைக் கொண்ட பணிகளுக்கு, பொருத்தமான மரபணு ஆபரேட்டர்கள் உள்ளனர், அவை ஒட்டுமொத்தமாக மரபணுக்களை நகர்த்தலாம் அல்லது மாற்றலாம், அதாவது. அவற்றின் அளவுருக்களுடன். ஒரு திட்டமிடல் பணி ஒரு எடுத்துக்காட்டாக பயன்படுத்தப்படுகிறது, இதில் வெவ்வேறு எண்ணிக்கையிலான பன்முக வளங்கள் தேவைப்படும் பணிப்பாய்வுகள் திட்டமிடப்பட வேண்டும். ஒரு பணிப்பாய்வு எந்த வேலை படிகளை இணையாக செயலாக்க முடியும் மற்றும் ஒன்றன் பின் ஒன்றாக செயல்படுத்தப்பட வேண்டும் என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது. இந்த சூழலில், பன்முக வளங்கள் என்பது வெவ்வேறு செயலாக்க திறன்களுக்கு கூடுதலாக வெவ்வேறு செலவுகளில் வெவ்வேறு செயலாக்க நேரங்களைக் குறிக்கிறது. எனவே ஒவ்வொரு திட்டமிடல் செயல்பாட்டிற்கும் வளத் தேர்வைத் தீர்மானிக்கும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட அளவுருக்கள் தேவைப்படுகின்றன, அங்கு அளவுருக்களின் மதிப்பு வரம்புகள் ஒவ்வொரு வேலை நடவடிக்கையிலும் கிடைக்கும் மாற்று வளங்களின் எண்ணிக்கையைப் பொறுத்தது. ஒரு பொருத்தமான குரோமோசோம் ஒரு வேலை படிக்கு ஒரு மரபணு வகையையும், இந்த விஷயத்தில் ஒரு தொடர்புடைய மரபணுவையும் வழங்குகிறது, இது ஒவ்வொரு தேவையான வளத்திற்கும் ஒரு அளவுருவைக் கொண்டுள்ளது. மரபணுக்களின் வரிசை திட்டமிடல் செயல்பாடுகளின் வரிசையை தீர்மானிக்கிறது, எனவே, ஒதுக்கீடு மோதல்களின் விஷயத்தில் முன்னுரிமை. இரண்டு வளங்களுடன் வேலை படி 15 இன் முன்மாதிரியான மரபணு வகை வரையறை, இதற்கு முறையே நான்கு மற்றும் ஏழு மாற்று வழிகள் உள்ளன, பின்னர் இடது படத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி இருக்கும். அளவுருக்கள் அந்தந்த வேலை படிக்கு கிடைக்கக்கூடிய வளங்களின் பட்டியல்களில் குறியீடுகளைக் குறிக்கும் என்பதால், அவற்றின் மதிப்பு வரம்பு 0 இல் தொடங்குகிறது. சரியான படம் பட்டியல் பிரதிநிதித்துவத்தில் மரபணு வகைகளைச் சேர்ந்த குரோமோசோமின் மூன்று மரபணுக்களின் உதாரணத்தைக் காட்டுகிறது. மர பிரதிநிதித்துவங்களுக்கான குரோமோசோம்கள் ஒரு குரோமோசோமில் உள்ள மர பிரதிநிதித்துவங்கள் மரபணு நிரலாக்கத்தால் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது கணினி நிரல்கள் அல்லது சுற்றுகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு EA வகையாகும். மரங்கள் ஒரு கணினி நிரலை மொழிபெயர்க்கும் போது உள் பிரதிநிதித்துவமாக ஒரு தொகுப்பாளரால் உருவாக்கப்பட்ட தொடரியல் மரங்களுடன் ஒத்திருக்கின்றன. அருகிலுள்ள உருவம் ஒரு கணித வெளிப்பாட்டின் தொடரியல் மரத்தை ஒரு எடுத்துக்காட்டாக காட்டுகிறது. உருமாற்ற ஆபரேட்டர்கள் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்பட்ட தொடரியல் கட்டமைப்பைப் பொறுத்து உட்பிரிவுகளை மறுசீரமைக்கலாம், மாற்றலாம் அல்லது நீக்கலாம். பொருத்தமான துணை மரங்களைப் பரிமாறிக்கொள்வதன் மூலம் மறுசீரமைப்பு செய்யப்படுகிறது. நூலியல் தாமஸ் பாக் (1996): கோட்பாடு மற்றும் நடைமுறையில் பரிணாம வழிமுறைகள்ஃ பரிணாம உத்திகள், பரிணாம நிரலாக்கம், மரபணு வழிமுறைகள், ஆக்ஸ்போர்டு பல்கலைக்கழகம். அழுத்தவும். வொல்ப்காங் பான்ஷாஃப், பி. நோர்டின், ஆர். கெல்லர், எஃப். ஃப்ரான்கோன் (1998): மரபணு நிரலாக்கம்-ஒரு அறிமுகம், மோர்கன் காஃப்மேன், சான் பிரான்சிஸ்கோ. கென்னத் ஏ. டி ஜாங் (2006): பரிணாமக் கணக்கீடுஃ ஒரு ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறை. எம்ஐடி பிரஸ், கேம்பிரிட்ஜ், எம்ஏ. மெலனி மிட்செல் (1996): மரபணு வழிமுறைகளுக்கு ஒரு அறிமுகம். எம்ஐடி பிரஸ், கேம்பிரிட்ஜ் எம்ஏ. ஹான்ஸ்-பால் ஷ்வேஃபெல் (1995): பரிணாமம் மற்றும் உகந்த தேடல். வில்லி & சன்ஸ், நியூயார்க். குறிப்புகள் பரிணாம வழிமுறைகள் மரபணு வழிமுறைகள்