Evolutionary multimodal optimization
اطلاقی ریاضی میں، ملٹی موڈل اصلاح اصلاح کے کاموں سے متعلق ہے جس میں ایک بہترین حل کے برخلاف کسی مسئلے کے تمام یا زیادہ سے زیادہ متعدد (کم از کم مقامی طور پر زیادہ سے زیادہ) حل تلاش کرنا شامل ہوتا ہے۔ ارتقاء سے متعلق ملٹی موڈل اصلاح ارتقائی حساب کی ایک شاخ ہے، جس کا مشین لرننگ سے گہرا تعلق ہے۔ وانگ ایک مختصر سروے فراہم کرتا ہے، جس میں شیر کا باب اور پریوس کی کتاب اس موضوع کا مزید تفصیل سے احاطہ کرتی ہے۔ کسی اصلاحاتی کام کے متعدد حلوں کا علم انجینئرنگ میں خاص طور پر مددگار ہوتا ہے، جب جسمانی (اور/یا لاگت) رکاوٹوں کی وجہ سے، بہترین نتائج ہمیشہ قابل حصول نہیں ہوتے ہیں۔ ایسے منظر نامے میں، اگر متعدد حل (مقامی طور پر اور/یا عالمی سطح پر زیادہ سے زیادہ) معلوم ہوں، تو عمل درآمد کو فوری طور پر دوسرے حل میں تبدیل کیا جا سکتا ہے اور پھر بھی نظام کی بہترین کارکردگی حاصل کی جا سکتی ہے۔ بنیادی اصلاح کے مسئلے کی پوشیدہ خصوصیات (یا تعلقات) کو دریافت کرنے کے لیے متعدد حلوں کا تجزیہ بھی کیا جا سکتا ہے، جو انہیں ڈومین کا علم حاصل کرنے کے لیے اہم بناتا ہے۔ اس کے علاوہ، ملٹی موڈل اصلاح کے لیے الگورتھم عام طور پر نہ صرف ایک ہی رن میں متعدد آپٹیما کا پتہ لگاتے ہیں، بلکہ ان کی آبادی کے تنوع کو بھی محفوظ رکھتے ہیں، جس کے نتیجے میں ملٹی موڈل افعال پر ان کی عالمی اصلاح کی صلاحیت پیدا ہوتی ہے۔ مزید برآں، ملٹی موڈل اصلاح کی تکنیکوں کو عام طور پر دیگر مسائل کے لیے تنوع کی دیکھ بھال کی تکنیکوں کے طور پر لیا جاتا ہے۔ پس منظر اصلاح کی کلاسیکی تکنیکوں کو متعدد ری اسٹارٹ پوائنٹس اور متعدد رنوں کی ضرورت ہوگی اس امید پر کہ ہر رن کا ایک مختلف حل دریافت کیا جاسکتا ہے، تاہم اس کی کوئی ضمانت نہیں ہے۔ ارتقاء کے الگورتھم (ای اے) آبادی پر مبنی نقطہ نظر کی وجہ سے کلاسیکی اصلاح کی تکنیکوں پر قدرتی فائدہ فراہم کرتے ہیں۔ وہ ممکنہ حلوں کی آبادی کو برقرار رکھتے ہیں، جن پر ہر نسل کارروائی کی جاتی ہے، اور اگر متعدد حلوں کو ان تمام نسلوں میں محفوظ کیا جا سکتا ہے، تو الگورتھم کے خاتمے پر ہمارے پاس صرف بہترین حل کے بجائے متعدد اچھے حل ہوں گے۔ نوٹ کریں کہ یہ کلاسیکی اصلاح کی تکنیکوں کے قدرتی رجحان کے خلاف ہے، جو ہمیشہ بہترین حل، یا ذیلی بہترین حل (ناہموار، "بری طرح سے برتاؤ کرنے والے" فنکشن میں) میں ضم ہو جائے گا۔ متعدد حل تلاش کرنا اور ان کی دیکھ بھال کرنا وہ ہے جس میں ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن کے لیے ای اے کا استعمال کرنے کا چیلنج ہے۔ نچنگ ایک عام اصطلاح ہے جسے متعدد مستحکم طاق، یا حل کی جگہ کے سازگار حصوں کو ممکنہ طور پر متعدد حل کے ارد گرد تلاش کرنے اور محفوظ کرنے کی تکنیک کہا جاتا ہے، تاکہ کسی ایک حل میں ہم آہنگی کو روکا جا سکے۔ ارتقاء کے الگورتھم کے میدان میں جینیاتی الگورتھم (جی اے)، ارتقاء کی حکمت عملی (ای ایس)، تفریق ارتقاء (ڈی ای)، ذرہ جھنڈ کی اصلاح (پی ایس او)، اور دیگر طریقے شامل ہیں۔ ان تمام شعبوں میں ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن کو حل کرنے کی کوششیں کی گئی ہیں اور زیادہ تر، اگر نہیں تو تمام مختلف طریقے کسی نہ کسی شکل میں نچنگ کو نافذ کرتے ہیں۔ جینیاتی الگورتھم/ارتقاء کی حکمت عملیوں کا استعمال کرتے ہوئے ملٹی ماڈل اصلاح ڈی جونگ کا ہجوم کا طریقہ، گولڈ برگ کا شیئرنگ فنکشن نقطہ نظر، پیٹروسکی کا کلیئرنگ طریقہ، محدود ملاپ، متعدد ذیلی آبادی کو برقرار رکھنا کچھ مقبول نقطہ نظر ہیں جو کمیونٹی کی طرف سے تجویز کیے گئے ہیں۔ پہلے دو طریقوں کا خاص طور پر اچھی طرح سے مطالعہ کیا جاتا ہے، تاہم، وہ کشش کے مختلف طاسوں سے تعلق رکھنے والے حلوں میں واضح علیحدگی نہیں کرتے ہیں۔ ای ایس کے اندر ملٹی موڈل اصلاح کا اطلاق کئی سالوں سے واضح نہیں تھا، اور حال ہی میں اس کی کھوج کی گئی ہے۔ ڈیرینڈومائزڈ ای ایس کا استعمال کرتے ہوئے ایک نچنگ فریم ورک شیر نے متعارف کرایا تھا، جس میں پہلی بار سی ایم اے-ای ایس کو نچنگ آپٹیمائزر کے طور پر پیش کیا گیا تھا۔ اس فریم ورک کی بنیاد ہر نسل میں فی ذیلی آبادی میں ایک چوٹی فرد کا انتخاب تھا، جس کے بعد سرچ پوائنٹس کے مسلسل پھیلاؤ کو پیدا کرنے کے لیے اس کے نمونے لیے گئے۔ اس مشینری کی حیاتیاتی مشابہت ایک الفا-مرد ہے جو تمام مسلط کردہ مقابلوں کو جیتتا ہے اور اس کے بعد اس کے ماحولیاتی مقام پر غلبہ حاصل کرتا ہے، جو اس کے بعد اپنی اولاد پیدا کرنے کے لیے اس میں موجود تمام جنسی وسائل حاصل کرتا ہے۔ حال ہی میں، ایک ارتقائی ملٹی آبجیکٹیو آپٹیمائزیشن (ای ایم او) نقطہ نظر تجویز کیا گیا تھا، جس میں اصل واحد مقصد ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن کے مسئلے میں ایک مناسب دوسرا مقصد شامل کیا گیا ہے، تاکہ متعدد حل ایک کمزور پیریٹو-آپٹیمل محاذ تشکیل دیں۔ لہذا، ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن کے مسئلے کو ای ایم او الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے اس کے متعدد حل کے لیے حل کیا جا سکتا ہے۔ اپنے کام کو بہتر بناتے ہوئے، انہی مصنفین نے اپنے الگورتھم کو خود موافقت پذیر بنایا ہے، اس طرح پیرامیٹرز کو پہلے سے متعین کرنے کی ضرورت کو ختم کر دیا ہے۔ ایک ایسا نقطہ نظر جو آبادی کو ذیلی آبادی (یا پرجاتیوں) میں الگ کرنے کے لیے کسی رداس کا استعمال نہیں کرتا بلکہ اس کے بجائے خلائی ٹوپولوجی کو استعمال کرتا ہے۔ حوالہ جات کتابچہ ڈی گولڈ برگ اور جے رچرڈسن۔ (1987) "ملٹی موڈل فنکشن آپٹیمائزیشن کے لیے شیئرنگ کے ساتھ جینیاتی الگورتھم"۔ جینیاتی الگورتھم پر جینیاتی الگورتھم پر دوسری بین الاقوامی کانفرنس کی کارروائی اور ان کے مواد کی درخواست کی میز، صفحات 41-49۔ ایل ایرلبام ایسوسی ایٹس انکارپوریٹڈ ہلزڈیل، این جے، یو ایس اے، 1987۔ اے۔ پیٹرووسکی۔ (1996) "جینیاتی الگورتھم کے لیے ایک نچنگ طریقہ کے طور پر ایک کلیئرنگ طریقہ کار"۔ پروسیڈنگز آف دی 1996 آئی ای ای ای انٹرنیشنل کانفرنس آن ایوولوشنری کمپیوٹیشن میں، صفحات 798-803۔ سٹیزر، 1996۔ ڈیب، کے۔، (2001) "ملٹی آبجیکٹیو آپٹیمائزیشن یوزنگ ایوولوشنری الگورتھمز"، ولی (گوگل بکس) ایف۔ اسٹریچرٹ، جی۔ اسٹین، ایچ۔ المر، اور اے۔ زیل۔ (2004) "ملٹی موڈل سرچ اسپیس کے لیے ایک کلسٹرنگ پر مبنی نچنگ ای اے"۔ لیکچر نوٹس ان کمپیوٹر سائنس، صفحات 293-304، 2004۔ سنگھ، جی۔، دیب، کے۔، (2006) "ارتقائی الگورتھم پر مبنی ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن الگورتھم کا موازنہ"۔ جینیاتی اور ارتقائی حساب سے متعلق 8 ویں سالانہ کانفرنس کی کارروائی میں، صفحات 8-12۔ اے سی ایم، 2006۔ رونکونن، جے۔، (2009)۔ متفرق ارتقاء پر مبنی طریقوں کے ساتھ مسلسل ملٹی ماڈل گلوبل آپٹیمائزیشن Wong, K. C., (2009)۔ ملٹی موڈل اصلاح کے لیے انواع کے مخصوص دھماکے کے ساتھ ایک ارتقائی الگورتھم۔ جی ای سی سی او 2009:923-930 جے بیررا اور سی اے سی کوئلو۔ "ملٹی موڈل آپٹیمائزیشن کے لیے استعمال ہونے والے پارٹیکل سوارم آپٹیمائزیشن طریقوں کا جائزہ"، صفحات 9-37۔ سپرنگر، برلن، نومبر 2009۔ وونگ، کے۔ سی۔، (2010)۔ ملٹی موڈل آپٹیمائزیشن کے لیے ارتقاء کے الگورتھم پر مقامی لوکلٹی کا اثر۔ ایوو ایپلی کیشنز (1) 2010:481-490 ڈیب، کے۔، ساہا، اے۔ (2010) ملٹی آبجیکٹیو ایوولوشنری اپروچ کا استعمال کرتے ہوئے ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن کے مسائل کے لیے متعدد حل تلاش کرنا۔ GECCO 2010:447-454 وونگ، K. C.، (2010)۔ ملٹی موڈل اصلاح کی تکنیکوں کے ذریعے جالی کے ماڈل پر پروٹین کی ساخت کی پیش گوئی۔ جی ای سی سی او 2010: ساہا، اے۔، دیب، کے۔ (2010)، ملٹی موڈل آپٹیمائزیشن کے لیے ایک دو معیار کا نقطہ نظر: خود موافقت پذیر نقطہ نظر۔ سیل 2010:95-104 شیر، O. M.، ایمریچ، M.، بیک، T. (2010)، انکولی طاق ریڈی اور طاق شکلیں CMA-ES کے ساتھ نچنگ کے لیے نقطہ نظر۔ ارتقاء کمپیوٹیشن جلد۔ 18، نمبر۔ 1، پی پی۔ 97-126۔ سی۔ اسٹوین، ایم۔ پریوس، آر۔ اسٹوین، ڈی۔ ڈومیٹریسکو (2010) ٹوپولوجیکل پرجاتیوں کے تحفظ کے الگورتھم کے ذریعے ملٹی موڈل آپٹیمائزیشن۔ IEEE ٹرانزیکشنز آن ایوولوشنری کمپیوٹیشن، جلد۔ 14، شمارہ 6، صفحات 842-864، 2010۔ ایس داس، ایس میتی، بی-وائی کیو، پی این سوگنتھان، "ریئل پیرامیٹر ایوولوشنری ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن-اے سروے آف دی اسٹیٹ آف دی آرٹ"، جلد۔ 1، نہیں۔ 2، پی پی۔ 71-88، سوارم اینڈ ایوولوشنری کمپیوٹیشن، جون 2011۔ بیرونی روابط پارٹیکل سوارم آپٹیمائزیشن (پی ایس او) کا استعمال کرتے ہوئے ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن ارتقاء کی حکمت عملیوں میں نچنگ (ای ایس) چیئر 11 پر ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن پیج، کمپیوٹر سائنس، ٹی یو ڈورٹمنڈ یونیورسٹی آئی ای ای ای سی آئی ایس ٹاسک فورس ملٹی ماڈل آپٹیمائزیشن سائبرنیٹکس ارتقاء الگورتھم مشین لرننگ الگورتھم ویڈیو کلپس پر مشتمل مضامین