Mutation (genetic algorithm)
اتپریورتن ایک جینیاتی آپریٹر ہے جو جینیاتی یا زیادہ عام طور پر، ایک ارتقائی الگورتھم (ای اے) کی آبادی کے کروموسوم کے جینیاتی تنوع کو برقرار رکھنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ حیاتیاتی تغیر کے مترادف ہے۔ بائنری کوڈڈ جینیٹک الگورتھم (جی اے) کے میوٹیشن آپریٹر کی کلاسک مثال میں یہ امکان شامل ہے کہ جینیاتی ترتیب میں ایک من مانی بٹ اپنی اصل حالت سے پلٹ جائے گی۔ میوٹیشن آپریٹر کو لاگو کرنے کے ایک عام طریقہ میں ترتیب میں ہر بٹ کے لیے بے ترتیب متغیر پیدا کرنا شامل ہے۔ یہ بے ترتیب متغیر بتاتا ہے کہ آیا کسی خاص بٹ کو پلٹ دیا جائے گا یا نہیں۔ حیاتیاتی نقطہ اتپریورتن پر مبنی یہ اتپریورتن طریقہ کار، سنگل پوائنٹ اتپریورتن کہلاتا ہے۔ میوٹیشن آپریٹرز کی دیگر اقسام عام طور پر بائنری کے علاوہ دیگر نمائندگی کے لیے استعمال ہوتی ہیں، جیسے کہ فلوٹنگ پوائنٹ انکوڈنگ یا مشترکہ مسائل کے لیے نمائندگی۔ ای اے میں تغیر کا مقصد نمونے لینے والی آبادی میں تنوع کو متعارف کرانا ہے۔ میوٹیشن آپریٹرز کا استعمال کروموسوم کی آبادی کو ایک دوسرے سے بہت زیادہ مماثل ہونے سے روک کر مقامی منیما سے بچنے کی کوشش میں کیا جاتا ہے، اس طرح عالمی زیادہ سے زیادہ ارتکاز کو سست یا یہاں تک کہ روک دیا جاتا ہے۔ یہ استدلال زیادہ تر ای اے کو اگلی نسل پیدا کرنے میں صرف آبادی کے بہترین حصے کو لینے سے گریز کرنے کی طرف لے جاتا ہے، بلکہ ان لوگوں کی طرف وزن کے ساتھ ایک بے ترتیب (یا نیم بے ترتیب) سیٹ کا انتخاب کرنے کی طرف لے جاتا ہے جو فٹ ہیں۔ مندرجہ ذیل تقاضے ای اے میں استعمال ہونے والے تمام اتپریورتن آپریٹرز پر لاگو ہوتے ہیں: تلاش کی جگہ کا ہر نقطہ ایک یا زیادہ اتپریورتنوں کے ذریعے قابل رسائی ہونا چاہیے۔ تلاش کی جگہ میں حصوں یا سمتوں کے لیے کوئی ترجیح نہیں ہونی چاہیے (کوئی بہاؤ نہیں)۔ چھوٹے تغیرات بڑے تغیرات سے زیادہ ممکنہ ہونے چاہئیں۔ مختلف جینوم اقسام کے لیے، مختلف تغیرات کی اقسام موزوں ہیں۔ کچھ تغیرات گوسیئن، یونیفارم، زگ زیگ، سکرینبل، انسرشن، انورژن، سویپ وغیرہ ہیں۔ ایک جائزہ اور ذیل میں پیش کردہ آپریٹرز سے زیادہ آپریٹرز ایبین اور اسمتھ کی تعارفی کتاب میں یا ان میں مل سکتے ہیں۔ بٹ سٹرنگ اتپریورتن بٹ سٹرنگ کی اتپریورتن بے ترتیب پوزیشنوں پر بٹ پلٹ کے ذریعے ہوتی ہے۔ مثال: کسی بٹ کے اتپریورتن کا امکان ہے، بائنری ویکٹر کی لمبائی کہاں ہے۔ اس طرح، فی تغیر اور تغیر کے لیے منتخب کردہ فرد کی تغیر کی شرح تک پہنچ جاتی ہے۔ بہت سے ای اے، جیسے ارتقاء کی حکمت عملی یا حقیقی کوڈ والے جینیاتی الگورتھم، بٹ سٹرنگ کے بجائے حقیقی نمبروں کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ یہ ان اچھے تجربات کی وجہ سے ہے جو اس قسم کی کوڈنگ کے ساتھ کیے گئے ہیں۔ حقیقی قدر والے جین کی قدر یا تو تبدیل کی جا سکتی ہے یا دوبارہ متعین کی جا سکتی ہے۔ ایک تغیر جو مؤخر الذکر کو لاگو کرتا ہے اسے صرف قدر بدلنے والی تغیرات کے ساتھ مل کر استعمال کیا جانا چاہیے اور پھر صرف نسبتا کم امکان کے ساتھ، کیونکہ یہ بڑی تبدیلیوں کا باعث بن سکتا ہے۔ عملی ایپلی کیشنز میں، حل کیے جانے والے اصلاحاتی مسئلے کے تبدیل کیے جانے والے فیصلہ متغیرات عام طور پر محدود ہوتے ہیں۔ اس کے مطابق، متعلقہ جینوں کی اقدار ہر ایک وقفے تک محدود ہیں۔ تغیرات ان پابندیوں کو مدنظر رکھ سکتے ہیں یا نہیں بھی۔ مؤخر الذکر صورت میں، علاج کے بعد مناسب علاج کی ضرورت ہوتی ہے جیسا کہ ذیل میں بیان کیا گیا ہے۔ پابندیوں پر غور کیے بغیر اتپریورتن ایک حقیقی تعداد کو جین کی پرانی قیمت میں پیدا شدہ بے ترتیب قدر کو شامل کرکے معمول کی تقسیم کا استعمال کرتے ہوئے اتپریورتن کیا جا سکتا ہے، جس کے نتیجے میں اتپریورتن قدر پیدا ہوتی ہے: اقدار کی محدود حد والے جینوں کے معاملے میں، اتپریورتن کے مرحلہ سائز کا انتخاب کرنا ایک اچھا خیال ہے تاکہ یہ تبدیل کیے جانے والے جین کی حد کے مطابق مناسب ہو، جیسے۔ : موجودہ قیمت کے لحاظ سے قدم کے سائز کو چھوٹی قابل اجازت تبدیلی کی حد میں بھی ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، کسی بھی صورت میں، یہ امکان ہے کہ جین کی نئی قیمت اقدار کی جائز حد سے باہر ہوگی۔ اس طرح کے معاملے کو ایک مہلک تغیر سمجھا جانا چاہیے، کیونکہ جین کی نئی قیمت کے طور پر متعلقہ خلاف ورزی کی حد کا استعمال کرکے واضح مرمت بہاؤ کا باعث بنے گی۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ پھر لمٹ ویلیو کو ویلیو رینج کی حد سے باہر ویلیوز کے پورے امکان کے ساتھ منتخب کیا جائے گا۔ ارتقاء کی حکمت عملی عام تقسیم کی بنیاد پر حقیقی اعداد اور تغیر کے ساتھ کام کرتی ہے۔ قدم کے سائز کروموسوم کا حصہ ہیں اور اصل فیصلہ متغیرات کے ساتھ ارتقاء کے تابع ہیں۔ پابندیوں پر غور کرتے ہوئے اتپریورتن کسی جین کی قدر کو اس کی قدر کی حد کو مدنظر رکھتے ہوئے تبدیل کرنے کی ایک ممکنہ شکل ارتقائی الگورتھم GLEAM (جنرل لرننگ ایوولوشنری الگورتھم اینڈ میتھڈ) کی اتپریورتن متعلقہ پیرامیٹر تبدیلی ہے، جس میں، پہلے پیش کردہ اتپریورتن کی طرح، چھوٹی تبدیلیاں بڑی تبدیلیوں کے مقابلے میں زیادہ امکان رکھتی ہیں۔ سب سے پہلے، ایک مساوی طور پر تقسیم شدہ فیصلہ کیا جاتا ہے کہ آیا موجودہ قیمت کو بڑھایا جانا چاہیے یا کم کیا جانا چاہیے اور پھر متعلقہ کل تبدیلی کا وقفہ طے کیا جاتا ہے۔ عامیت کے نقصان کے بغیر، وضاحت کے لیے اضافہ فرض کیا جاتا ہے اور پھر کل تبدیلی کا وقفہ ہوتا ہے۔ اسے چوڑائی کے ساتھ مساوی سائز کے ذیلی علاقوں میں تقسیم کیا گیا ہے، جہاں سے مختلف سائز کے ذیلی تبدیلی کے وقفے بنتے ہیں:-th ذیلی تبدیلی کا وقفہ: کے ساتھ اور اس کے بعد، ذیلی تبدیلی کے وقفوں میں سے ایک کو مساوی تقسیم میں منتخب کیا جاتا ہے اور ایک بے ترتیب نمبر، جو بھی مساوی طور پر تقسیم کیا جاتا ہے، اس سے جین کی نئی قیمت کے طور پر نکالا جاتا ہے۔ ذیلی تبدیلی کے وقفوں کے نتیجے میں جمع ہونے والے امکانات کے نتیجے میں ملحقہ اعداد و شمار میں دکھائے گئے مثالی معاملے کے لیے ذیلی علاقوں کی امکانات کی تقسیم ہوتی ہے۔ یہ پہلے کی طرح عام تقسیم نہیں ہے، لیکن یہ تقسیم بھی واضح طور پر بڑی تبدیلیوں کے مقابلے میں چھوٹی تبدیلیوں کی حمایت کرتی ہے۔ 10 جیسی بڑی اقدار کے لیے یہ تغیر ان کاموں کے لیے کم موزوں ہے جہاں زیادہ سے زیادہ قدر کی حد کی حدود میں سے کسی ایک پر ہوتی ہے۔ جب جین کی قدر اپنی حدود کو بہت قریب سے پہنچتی ہے تو اسے نمایاں طور پر کم کرکے اس کا ازالہ کیا جا سکتا ہے۔ تغیرات کی تغیرات تغیرات کی تغیرات خاص طور پر جینومز کے لیے ڈیزائن کی گئی ہیں جو خود کسی سیٹ کی تغیرات ہیں۔ یہ اکثر مشترکہ کاموں کو حل کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ پیش کردہ دو تغیرات میں، جینوم کے حصوں کو گھمایا یا الٹا کیا جاتا ہے۔ دائیں طرف گردش طریقہ کار کی پیش کش کو دائیں طرف کی ایک مثال سے واضح کیا گیا ہے: الٹا طریقہ کار کی پیش کش کو دائیں طرف کی ایک مثال سے واضح کیا گیا ہے: چھوٹی تبدیلیوں کو ترجیح دینے والے متغیرات اتپریورتن کے لیے شروع میں اٹھائی گئی ضرورت، جس کے مطابق چھوٹی تبدیلیاں بڑی تبدیلیوں سے زیادہ ممکنہ ہونی چاہئیں، صرف پیش کردہ دو تعدد اتپریورتنوں سے ناکافی طور پر پوری ہوتی ہیں، کیونکہ جزوی فہرستوں کی لمبائی اور شفٹ پوزیشنوں کی تعداد کا تعین یکساں طور پر تقسیم شدہ انداز میں کیا جاتا ہے۔ تاہم، جزوی فہرست جتنی لمبی ہوگی اور شفٹ، جین کی ترتیب میں اتنی ہی زیادہ تبدیلی ہوگی۔ مندرجہ ذیل تبدیلیوں سے اس کا ازالہ کیا جا سکتا ہے۔ جزوی فہرستوں کے اختتامی اشاریہ کا تعین اسٹارٹ انڈیکس کے فاصلے کے طور پر کیا جاتا ہے: جہاں وقفہ اور گول سے حقیقی اعداد کی تغیر کے دو طریقہ کار میں سے ایک کے مطابق تصادفی طور پر طے کیا جاتا ہے۔ گردش کے لیے، فاصلے کی طرح طے کیا جاتا ہے، لیکن قیمت ممنوع ہے۔ الٹ کے لیے، نوٹ کریں کہ ہولڈ ہونا چاہیے، لہذا قیمت کو خارج کیا جانا چاہیے۔ ایوولوشنری الگورتھم جینیاتی الگورتھم حوالہ جات کتابچہ جان ہالینڈ (1975) بھی دیکھیں۔ قدرتی اور مصنوعی نظام میں موافقت، پی ایچ ڈی مقالہ، یونیورسٹی آف مشی گن پریس، این آربر، مشی گن۔ ۔ جینیاتی الگورتھم ارتقاء الگورتھم