MCACEA
ایم سی اے سی ای اے (ملٹیپل کوآرڈینیٹڈ ایجنٹس کویوولوشنری ایوولوشنری الگورتھم) ایک عمومی فریم ورک ہے جو تعاون کے مقاصد کا استعمال کرتے ہوئے ای اے کی آبادی کے ارتقاء کو مربوط کرنے کے لیے اپنے بہترین حل شیئر کرنے والے فی ایجنٹ ایک واحد ارتقائی الگورتھم (ای اے) کا استعمال کرتا ہے۔ اس فریم ورک کو ریاضیاتی اصلاح کے مسائل میں متعدد تعاون کرنے والے ایجنٹوں کی کچھ خصوصیات کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مزید خاص طور پر، اس کی نوعیت کی وجہ سے جس میں انفرادی اور تعاون کے مقاصد دونوں کو بہتر بنایا جاتا ہے، ایم سی اے سی ای اے کو کثیر مقصد کی اصلاح کے مسائل میں استعمال کیا جاتا ہے۔ تفصیل اور نفاذ ایم سی اے سی ای اے، متعدد ای اے (ایک فی ایجنٹ) کا استعمال کرتا ہے جو اپنی آبادی کو اپنی انفرادی اور تعاون کی رکاوٹوں اور معروضی اشاریہ جات کے مطابق اس سے وابستہ مسئلے کا بہترین حل تلاش کرنے کے لیے تیار کرتا ہے۔ ہر ای اے ایک اصلاح کا مسئلہ ہے جو متوازی طور پر چلتا ہے اور جو اپنے تشخیصی مرحلے کے دوران دوسروں کے ساتھ کچھ معلومات کا تبادلہ کرتا ہے۔ یہ معلومات ہر ای اے کو اپنی آبادی میں انکوڈ کردہ حل کے ہم آہنگی کے مقاصد کی پیمائش کرنے کے لیے درکار ہے، جس میں دوسرے ای اے کی باقی آبادیوں کے ممکنہ بہترین حل کو مدنظر رکھا جائے۔ اس مقصد کے ساتھ، ہر ایک ای اے اپنی آبادی کے ہر ممکنہ حل کے باہمی تعاون کے مقاصد کا جائزہ لینے سے پہلے باقی لوگوں کے بہترین حل سے متعلق معلومات حاصل کرتا ہے۔ چونکہ تعاون کی معروضی اقدار کا انحصار دوسری آبادی کے بہترین حل پر ہوتا ہے اور کسی حل کی بہترینیت کا انحصار انفرادی اور تعاون کے مقاصد دونوں پر ہوتا ہے، اس لیے ہر منصوبہ ساز کا بہترین حل منتخب کرنا اور دوسروں کو بھیجنا واقعی ممکن نہیں ہے۔ تاہم، ایم سی اے سی ای اے ہر ای اے کے اندر تشخیصی مرحلے کو تین حصوں میں تقسیم کرتا ہے: پہلے حصے میں، ای اے صرف اس کی انفرادی معروضی اقدار پر غور کرتے ہوئے بہترین حل کی نشاندہی کرتے ہیں اور اسے دوسرے ای اے کو بھیجتے ہیں ؛ دوسرے حصے میں، تمام حل کی تعاون معروضی اقدار کا حساب موصولہ معلومات کو مدنظر رکھتے ہوئے کیا جاتا ہے ؛ اور تیسرے حصے میں، ای اے تمام انفرادی اور تعاون معروضی اقدار پر غور کرتے ہوئے حل کی فٹنس کا حساب لگاتے ہیں۔ اگرچہ ہر آبادی صرف ایک منفرد بہترین حل پیش کر سکتی ہے، ہر ای اے بہترین حل کا ایک پیریٹو سیٹ برقرار رکھتا ہے اور آخر میں منفرد بہترین حل کا انتخاب کرتا ہے، جب آخری آبادی پہلے ہی حاصل ہو چکی ہو۔ لہذا، ہر نسل میں انفرادی مقاصد کے مطابق ایک منفرد بہترین حل کا تعین کرنے کے قابل ہونے کے لیے (اور اس طرح، اسے ایم سی اے سی ای اے فریم ورک کے ساتھ استعمال کرتے ہوئے)، حتمی بہترین حل کے انتخاب کا ذمہ دار ایک قدم بھی ہر ای اے کے تشخیصی مرحلے میں شامل ہونا چاہیے۔ ایم سی اے سی ای اے میں تشخیص کا مرحلہ انفرادی تعاون کرنے والے ای اے کے مکمل تشخیص کے مرحلے کو چھ مراحل میں تقسیم کیا گیا ہے۔ ایک واحد ای اے کا حل تلاش کرتے وقت، اس نئے تشخیصی عمل کے صرف پہلے دو مراحل استعمال کیے جاتے ہیں۔ ایم سی اے سی ای اے اس عمل کو صرف ان دو مراحل سے اگلے چھ: 1 تک بڑھا دیتا ہے۔ ہر حل کے انفرادی مقاصد کا جائزہ لینا۔ 2. واحد تشخیصی فنکشن کے ساتھ ہر حل کی فٹنس کا حساب لگانا (جس میں صرف انفرادی مقاصد ہوتے ہیں)۔ 3. آبادی کا بہترین حل تلاش کرنا۔ 4. دوسرے واحد ای اے کو بہترین حل بھیجنا (اور وصول کرنا)۔ 5. دیگر ای اے سے موصولہ معلومات کو مدنظر رکھتے ہوئے تعاون کے مقاصد کا حساب لگانا۔ 6. مکمل تشخیصی فنکشن (انفرادی اور تعاون کے مقاصد دونوں پر مشتمل) کے ساتھ ہر حل کی فٹنس کا حساب لگانا، جو مراحل 1 اور 5 میں حاصل کیے گئے ہیں۔ اسی طرح کے نقطہ نظر اگرچہ ایم سی اے سی ای اے ای اے کی عادت کے متوازی ہونے کی طرح نظر آسکتا ہے، اس معاملے میں، پورے مسئلے کے حل کو مختلف ای اے کے درمیان تقسیم کرنے کے بجائے جو وقتا فوقتا اپنے حل کا اشتراک کرتے ہیں، الگورتھم مسئلے کو چھوٹے مسائل میں تقسیم کر رہا ہے جو بیک وقت ہر ای اے کے ذریعے حل کیے جاتے ہیں جو دوسرے ای اے حاصل کر رہے مسائل کے حصے کے حل کو مدنظر رکھتے ہیں۔ ایک اور امکان یہ ہے کہ پچھلی نسل کے بہترین مکمل طور پر تشخیص شدہ حل دوسرے ای اے کو بھیجے جائیں بجائے اس کے کہ ہمارے موجودہ بہترین واحد انفرادی مقصد کا جائزہ لیا جائے۔ بہر حال، یہ نقطہ نظر پرانی مکمل طور پر تشخیص شدہ راستوں کی طرف تعصب متعارف کراتا ہے، جبکہ ایم سی اے سی ای اے اسے فی الحال اچھے انفرادی مقصد کا جائزہ لینے والوں کی طرف کرتا ہے۔ ایپلی کیشنز ایم سی اے سی ای اے کا استعمال اسی منظر نامے میں بیک وقت اڑتے وقت بغیر پائلٹ والی فضائی گاڑیوں (یو اے وی) کے راستوں کو تلاش کرنے اور بہتر بنانے کے لیے کیا گیا ہے۔ مصنوعی ترقی ترقیاتی حیاتیات ارتقاء کمپیوٹیشن ارتقاء روبوٹکس فٹنس فنکشن فٹنس زمین کی تزئین فٹنس تخمینہ جینیاتی آپریٹرز انٹرایکٹو ارتقائی کمپیوٹیشن ایم او ای اے فریم ورک، ملٹی آبجیکٹیو ارتقائی الگورتھم ای سی جے کے لیے ایک اوپن سورس جاوا فریم ورک، ارتقائی الگورتھم پیراڈایو کو نافذ کرنے کے لیے ایک ٹول کٹ، ایک میٹا ہیورسٹکس فریم ورک حوالہ جات کتابیات ایل ڈی لا ٹوری، جے ایم ڈی لا کروز، اور بی آندرے ٹورو۔ حقیقت پسندانہ منظرناموں میں متعدد یو اے وی کے لیے ارتقاء پسند ٹریجیکٹوری پلانر۔ روبوٹکس پر آئی ای ای ای ٹرانزیکشنز، جلد۔ 26، نہیں۔ 4، پی پی۔ 619-634، اگست 2010۔ ارتقاء کا حساب ریاضیاتی اصلاح