Chromosome (genetic algorithm)
جینیاتی الگورتھم (جی اے)، یا زیادہ عام، ارتقائی الگورتھم (ای اے) میں، کروموسوم (جسے بعض اوقات جینوٹائپ بھی کہا جاتا ہے) پیرامیٹرز کا ایک مجموعہ ہے جو اس مسئلے کے مجوزہ حل کی وضاحت کرتا ہے جسے ارتقائی الگورتھم حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ تمام حلوں کا مجموعہ، جسے حیاتیاتی ماڈل کے مطابق افراد بھی کہا جاتا ہے، آبادی کے نام سے جانا جاتا ہے۔ کسی فرد کا جینوم ایک، شاذ و نادر ہی کئی، کروموسوم پر مشتمل ہوتا ہے اور حل کیے جانے والے کام کی جینیاتی نمائندگی سے مطابقت رکھتا ہے۔ کروموسوم جینوں کے ایک سیٹ پر مشتمل ہوتا ہے، جہاں ایک جین ایک یا زیادہ لفظی طور پر منسلک پیرامیٹرز پر مشتمل ہوتا ہے، جنہیں اکثر فیصلہ متغیر بھی کہا جاتا ہے۔ وہ فرد کی ایک یا زیادہ فینوٹائپک خصوصیات کا تعین کرتے ہیں یا کم از کم ان پر اثر ڈالتے ہیں۔ جینیاتی الگورتھم کی بنیادی شکل میں، کروموسوم کو بائنری سٹرنگ کے طور پر پیش کیا جاتا ہے، جبکہ بعد کے متغیرات میں اور عام طور پر ای اے میں، مختلف قسم کے دیگر ڈیٹا ڈھانچے استعمال کیے جاتے ہیں۔ کروموسوم ڈیزائن جب کسی کام کی جینیاتی نمائندگی تخلیق کی جاتی ہے، تو اس بات کا تعین کیا جاتا ہے کہ ای اے اور ممکنہ اضافی ہیورسٹکس کے ذریعہ کون سے فیصلہ متغیرات اور کام کی آزادی کی دیگر ڈگریوں کو بہتر بنایا جانا چاہئے اور جینوٹائپ-فینوٹائپ میپنگ کیسی نظر آنا چاہئے۔ کروموسوم کا ڈیزائن ان تحفظات کو ٹھوس ڈیٹا ڈھانچوں میں ترجمہ کرتا ہے جس کے لیے ای اے کو منتخب کرنا، ترتیب دینا، بڑھانا، یا بدترین صورت میں تخلیق کرنا پڑتا ہے۔ کروموسوم کے لیے مسئلہ ڈومین کی مناسب نمائندگی تلاش کرنا ایک اہم غور ہے، کیونکہ ایک اچھی نمائندگی تلاش کی جگہ کو محدود کر کے تلاش کو آسان بنا دے گی ؛ اسی طرح، ایک ناقص نمائندگی تلاش کی بڑی جگہ کی اجازت دے گی۔ اس تناظر میں، منتخب کروموسوم ڈیزائن کو فٹ کرنے کے لیے مناسب میوٹیشن اور کراس اوور آپریٹرز کو بھی تلاش کرنا چاہیے یا نئی وضاحت کی جانی چاہیے۔ ان آپریٹرز کے لیے ایک اہم ضرورت یہ ہے کہ وہ نہ صرف سرچ اسپیس کے تمام نکات تک اصولی طور پر پہنچنے کی اجازت دیتے ہیں بلکہ اسے ہر ممکن حد تک آسان بھی بناتے ہیں۔ مندرجہ ذیل ضروریات کو ایک مناسب کروموسوم کے ذریعے پورا کیا جانا چاہیے: اسے تلاش کی جگہ میں تمام قابل قبول نکات تک رسائی کی اجازت دینی چاہیے۔ کروموسوم کا ڈیزائن اس طرح سے بنایا گیا ہے کہ یہ صرف تلاش کی جگہ کا احاطہ کرتا ہے اور کوئی اضافی علاقہ نہیں۔ تاکہ کوئی فالتو پن نہ ہو یا جتنا ممکن ہو اتنا کم فالتو پن ہو۔ مضبوط وجہ کا مشاہدہ: کروموسوم میں چھوٹی تبدیلیاں صرف فینوٹائپ میں چھوٹی تبدیلیوں کا باعث بنتی ہیں۔ اسے تلاش اور مسئلہ کی جگہ کے درمیان تعلق کا مقام بھی کہا جاتا ہے۔ کروموسوم کو اس طرح سے ڈیزائن کرنا کہ یہ تلاش کی جگہ میں ممنوعہ علاقوں کو مکمل طور پر یا زیادہ سے زیادہ خارج کر دے۔ اگرچہ پہلی ضرورت ناگزیر ہے، درخواست اور استعمال شدہ ای اے کے لحاظ سے، عام طور پر صرف باقی ضروریات کو جہاں تک ممکن ہو پورا کرنے سے مطمئن ہونا پڑتا ہے۔ تاہم، یہ بات قابل ذکر ہے کہ ارتقائی تلاش کی حمایت کی جاتی ہے اور ممکنہ طور پر ہر ممکن حد تک مکمل تکمیل سے اس میں کافی تیزی آتی ہے۔ بائنری کوڈنگ کے لیے کروموسوم کروموسوم کی مثالیں ان کی کلاسیکی شکل میں، جی اے بٹ سٹرنگز کا استعمال کرتے ہیں اور ان پر بہتر بنانے کے لیے فیصلہ متغیرات کا نقشہ بناتے ہیں۔ قدر کی حدود کے ساتھ ایک بولین اور تین انٹیجر فیصلہ متغیرات کی ایک مثال، اور اس کی وضاحت کر سکتی ہے: نوٹ کریں کہ یہاں منفی نمبر دو کی تکمیل میں دیا گیا ہے۔ یہ سیدھی آگے کی نمائندگی تین اقدار کی نمائندگی کے لیے پانچ بٹس کا استعمال کرتی ہے، حالانکہ دو بٹس کافی ہوں گے۔ یہ ایک اہم فالتو پن ہے۔ ایک بہتر متبادل، جہاں جینوٹائپ-فینوٹائپ میپنگ کے لیے 28 کو شامل کیا جانا ہے، اس طرح نظر آسکتا ہے: کے ساتھ۔ حقیقی قدر یا عدد جین کے ساتھ کروموسوم حقیقی قدر یا مخلوط عدد فیصلہ متغیرات کے ساتھ کاموں کی پروسیسنگ کے لیے، ارتقاء کی حکمت عملی یا حقیقی کوڈ والے جی اے جیسے ای اے مناسب ہیں۔ مخلوط عدد اقدار کے معاملے میں، راؤنڈنگ اکثر استعمال کی جاتی ہے، لیکن یہ فالتو پن کی ضرورت کی کچھ خلاف ورزی کی نمائندگی کرتا ہے۔ اگر حقیقی اقدار کی ضروری درستگی کو معقول طور پر کم کیا جا سکتا ہے، تو انٹیجر کوڈڈ جی اے کا استعمال کرکے اس خلاف ورزی کو دور کیا جا سکتا ہے۔ اس مقصد کے لیے، حقیقی اقدار کے درست ہندسوں کو ایک مناسب عنصر کے ساتھ ضرب کے ذریعے انٹیجرز میں نقشہ بنایا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، 12.380 1000 سے ضرب دے کر انٹیجر 12380 بن جاتا ہے۔ تشخیص اور نتیجہ پیش کرنے کے لیے جینوٹائپ-فینوٹائپ میپنگ میں اسے یقینی طور پر مدنظر رکھا جانا چاہیے۔ ایک عام شکل ایک کروموسوم ہے جو ایک فہرست یا عدد یا حقیقی اقدار کی صف پر مشتمل ہوتا ہے۔ تغیرات کے لیے کروموسوم مشترکہ مسائل بنیادی طور پر ابتدائی اشیاء کے ایک سیٹ کی بہترین ترتیب تلاش کرنے سے متعلق ہیں۔ مثال کے طور پر، ٹریول سیلز مین کے مسئلے پر غور کریں جو مختصر ترین ممکنہ دورے پر بالکل ایک بار دیئے گئے شہروں کا دورہ کرنا چاہتا ہے۔ کروموسوم پر سب سے آسان اور سب سے واضح نقشہ سازی شہروں کو لگاتار نمبر دینا، نتیجے میں آنے والی ترتیب کو ترتیب کے طور پر تشریح کرنا اور اسے براہ راست کروموسوم میں ذخیرہ کرنا ہے، جہاں ایک جین شہر کے آرڈینل نمبر سے مطابقت رکھتا ہے۔ پھر، تاہم، تغیر آپریٹر صرف جین کی ترتیب کو تبدیل کر سکتے ہیں اور کسی بھی جین کو ہٹا یا نقل نہیں کر سکتے ہیں۔ اس طرح کروموسوم میں شہروں کے ممکنہ دورے کا راستہ ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر نو شہروں کی ترتیب کام کر سکتی ہے، جس سے درج ذیل کروموسوم مطابقت رکھتا ہے: اس انکوڈنگ کے علاوہ جسے اکثر پاتھ کی نمائندگی کہا جاتا ہے، ترتیب کی نمائندگی کے کئی دوسرے طریقے ہیں، مثال کے طور پر آرڈینل نمائندگی یا میٹرکس کی نمائندگی۔ شریک ارتقاء کے لیے کروموسوم جب کسی جینیاتی نمائندگی میں، فیصلہ متغیرات کے علاوہ، اضافی معلومات ہوتی ہیں جو ارتقاء اور/یا جینوٹائپ کی نقشہ سازی کو فینوٹائپ پر متاثر کرتی ہیں اور خود ارتقاء کے تابع ہوتی ہیں، تو اسے شریک ارتقاء کہا جاتا ہے۔ ایک عام مثال ارتقاء کی حکمت عملی (ای ایس) ہے، جس میں ہر کروموسوم میں حکمت عملی کے پیرامیٹرز کے طور پر ایک یا زیادہ اتپریورتن مرحلے کے سائز شامل ہیں۔ ایک اور مثال شیڈولنگ کے کاموں میں وسائل کی تقسیم کے لیے سلیکشن ہیورسٹک کو کنٹرول کرنے کے لیے ایک اضافی جین ہے۔ یہ نقطہ نظر اس مفروضے پر مبنی ہے کہ اچھے حل حکمت عملی کے پیرامیٹرز کے مناسب انتخاب یا کنٹرول جین (ز) پر مبنی ہوتے ہیں جو جینوٹائپ-فینوٹائپ میپنگ کو متاثر کرتے ہیں۔ ای ایس کی کامیابی اس مفروضے کا ثبوت دیتی ہے۔ پیچیدہ نمائندگی کے لیے کروموسوم اوپر پیش کردہ کروموسوم مسلسل، مخلوط عدد، خالص عدد یا مشترکہ اصلاح کے عمل کے کاموں کے لیے اچھی طرح سے موزوں ہیں۔ دوسری طرف، ان اصلاح کے شعبوں کے امتزاج کے لیے، کام کے لحاظ سے، اقدار کے سادہ تاروں پر ان کا نقشہ بنانا تیزی سے مشکل ہوتا جاتا ہے۔ جین کے تصور کی مندرجہ ذیل توسیع اس مقصد کے لیے ای اے گلیم (جنرل لرننگ ایوولوشنری الگورتھم اینڈ میتھڈ) کی طرف سے تجویز کی گئی ہے: ایک جین کو فینوٹائپ کے کسی عنصر یا ابتدائی خاصیت کی وضاحت سمجھا جاتا ہے، جس میں متعدد پیرامیٹرز ہو سکتے ہیں۔ اس مقصد کے لیے، جین کی اقسام کی وضاحت کی جاتی ہے جس میں مناسب ڈیٹا ٹائپ کے اتنے ہی پیرامیٹرز ہوتے ہیں جتنے فینوٹائپ کے مخصوص عنصر کو بیان کرنے کے لیے درکار ہوتے ہیں۔ ایک کروموسوم اب جین کی اقسام کے ڈیٹا آبجیکٹ کے طور پر جینوں پر مشتمل ہوتا ہے، جس کے تحت، اطلاق کے لحاظ سے، ہر جین کی قسم جین کے طور پر بالکل ایک بار ہوتی ہے یا کروموسوم میں کتنی بار بھی شامل کی جا سکتی ہے۔ مؤخر الذکر متحرک لمبائی کے کروموسوم کی طرف جاتا ہے، کیونکہ وہ کچھ مسائل کے لیے ضروری ہوتے ہیں۔ جین کی قسم کی تعریفوں میں جین پیرامیٹرز کی جائز قدر کی حدود کے بارے میں بھی معلومات ہوتی ہیں، جن کا مشاہدہ کروموسوم کی نسل کے دوران اور متعلقہ تغیرات کے ذریعے کیا جاتا ہے، لہذا وہ مہلک تغیرات کا باعث نہیں بن سکتے۔ مشترکہ حصے والے کاموں کے لیے، موزوں جینیاتی آپریٹر ہوتے ہیں جو مجموعی طور پر جینوں کو منتقل یا تبدیل کر سکتے ہیں، یعنی۔ اپنے پیرامیٹرز کے ساتھ۔ شیڈولنگ ٹاسک کو ایک مثال کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، جس میں ورک فلوز کو شیڈول کیا جانا ہے جس کے لیے مختلف تعداد میں متنوع وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ ورک فلو اس بات کی وضاحت کرتا ہے کہ کن کام کے مراحل پر متوازی طور پر کارروائی کی جا سکتی ہے اور جن کو ایک کے بعد ایک انجام دینا پڑتا ہے۔ اس تناظر میں، متنوع وسائل کا مطلب مختلف پروسیسنگ صلاحیتوں کے علاوہ مختلف قیمتوں پر مختلف پروسیسنگ اوقات ہیں۔ لہذا ہر شیڈولنگ آپریشن کے لیے ایک یا زیادہ پیرامیٹرز کی ضرورت ہوتی ہے جو وسائل کے انتخاب کا تعین کرتے ہیں، جہاں پیرامیٹرز کی قدر کی حدود ہر کام کے مرحلے کے لیے دستیاب متبادل وسائل کی تعداد پر منحصر ہوتی ہیں۔ ایک مناسب کروموسوم فی کام کے مرحلے میں ایک جین کی قسم فراہم کرتا ہے اور اس معاملے میں ایک متعلقہ جین، جس میں ہر مطلوبہ وسائل کے لیے ایک پیرامیٹر ہوتا ہے۔ جینز کی ترتیب شیڈولنگ آپریشنز کی ترتیب کا تعین کرتی ہے اور اس لیے الاٹمنٹ کے تنازعات کی صورت میں ترجیح کا تعین کرتی ہے۔ دو وسائل کے ساتھ کام مرحلہ 15 کی مثالی جین قسم کی تعریف، جس کے لیے بالترتیب چار اور سات متبادل ہیں، پھر بائیں تصویر میں دکھائی دے گی۔ چونکہ پیرامیٹرز متعلقہ کام کے مرحلے کے لیے دستیاب وسائل کی فہرستوں میں اشاریہ جات کی نمائندگی کرتے ہیں، اس لیے ان کی قدر کی حد 0 سے شروع ہوتی ہے۔ صحیح تصویر فہرست کی نمائندگی میں جین کی اقسام سے تعلق رکھنے والے کروموسوم کے تین جینوں کی مثال دکھاتی ہے۔ درختوں کی نمائندگی کے لیے کروموسوم کروموسوم میں درختوں کی نمائندگی جینیاتی پروگرامنگ کے ذریعے استعمال کی جاتی ہے، جو کمپیوٹر پروگرام یا سرکٹ بنانے کے لیے ایک ای اے قسم ہے۔ درخت کمپیوٹر پروگرام کا ترجمہ کرتے وقت داخلی نمائندگی کے طور پر مرتب کرنے والے کے ذریعہ تیار کردہ نحو درختوں سے مطابقت رکھتے ہیں۔ ملحقہ شکل ریاضیاتی اظہار کے نحو درخت کو ایک مثال کے طور پر دکھاتی ہے۔ میوٹیشن آپریٹرز نمائندگی شدہ نحو ڈھانچے کے لحاظ سے ذیلی درختوں کو دوبارہ ترتیب، تبدیل یا حذف کر سکتے ہیں۔ دوبارہ ملاپ مناسب ذیلی درختوں کے تبادلے کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ کتابچہ تھامس بیک (1996): نظریہ اور عمل میں ارتقاء الگورتھم: ارتقاء کی حکمت عملی، ارتقاء پروگرامنگ، جینیاتی الگورتھم، آکسفورڈ یونیورسٹی۔ پریس کریں۔ وولف گینگ بنزاف، پی نورڈن، آر کیلر، ایف فرینکون (1998): جینیاتی پروگرامنگ-ایک تعارف، مورگن کافمین، سان فرانسسکو۔ کینتھ اے ڈی جونگ (2006): ارتقاء کا حساب: ایک متحد نقطہ نظر۔ ایم آئی ٹی پریس، کیمبرج، ایم اے۔ میلانیا مچل (1996): جینیاتی الگورتھم کا تعارف۔ ایم آئی ٹی پریس، کیمبرج ایم اے۔ ہنس پال شوفیل (1995): ارتقاء اور زیادہ سے زیادہ تلاش۔ ولی اینڈ سنز، نیویارک۔ حوالہ جات ارتقاء الگورتھم جینیاتی الگورتھم