پارامتریک مسئله آدرصنعت

در حوزه هوش مصنوعی (AI)، الگوریتم‌های مختلف به حل مسائل پیچیده کمک می‌کنند. یکی از این الگوریتم‌ها که توجه زیادی را به خود جلب کرده است، الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) است. با ریشه در زیست‌شناسی تکاملی، GA ثابت کرده که ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی و مشکلات جستجو در هوش مصنوعی است. در این مطلب از مکتوب قرار بر این خواهد بود که در مورد الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی، کاربردها و ابعاد مختلف آن صحبت کرده و در آخرسر پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی با پایتون را انجام دهیم. پس با ما همراه باشید. الگوریتم‌های ژنتیک دسته‌ای از الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی هستند که از اصول انتخاب طبیعی و ژنتیک الهام گرفته شده‌اند. آن‌ها از روند تکامل طبیعی تقلید می‌کنند تا راه‌حل‌های بهینه برای مسائل پیچیده پیدا کنند. این الگوریتم تکاملی بر روی جمعیتی از راه‌حل‌های بالقوه عمل می‌کند که به صورت کروموزوم یا افراد نمایش داده می‌شوند. این کروموزوم‌ها تحت عملیات ژنتیکی مانند جهش (Mutation) و تقاطع (Crossover) قرار می‌گیرند که منجر به تکامل جمعیت در طول نسل‌های متوالی می‌شود. در این قسمت به بررسی و آموزش تعیین پارامتر ورودی و خروجی جهت بهینه سازی و المان بندی و تعیین شرایط مرزی و تنظیم الگوریتم و تحلیل نمودار پاراتو می پردازیم.  

برای پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی ابتدا بهتر است که با اجزای آن آشنا شویم، اجزای الگوریتم ژنتیک به صورت فهرست موارد زیر هستند: • نمونه‌سازی اولیه (Initialization): فرآیند با ایجاد یک جمعیت اولیه از افراد تصادفی آغاز می‌شود. • ارزیابی سازگاری (Fitness Evaluation): سازگاری هر فرد توسط تابعی ارزیابی می‌شود که عملکرد آن‌ها را در حل مشکل اندازه‌گیری می‌کند. • انتخاب (Selection): افراد با آمادگی بالاتر احتمال بیشتری برای انتخاب شدن به‌عنوان والدین برای نسل بعدی دارند. • تقاطع (Crossover): افراد انتخاب شده تحت crossover قرار می‌گیرند، جایی که مواد ژنتیکی آن‌ها برای ایجاد فرزندان ترکیب می‌شود. • جهش (Mutation): گاهی اوقات، تغییرات تصادفی در ماده ژنتیکی فرزندان برای حفظ تنوع اثرگذار خواهد بود. • تکرار (Repeat): فرآیند انتخاب، تقاطع و جهش تا زمانی که یک شرط خاتمه برآورده شود (به‌عنوان‌مثال، حداکثر تعداد نسل یا دقت راه‌حل مورد نظر) ادامه می‌یابد. در دهه 1970، جان هالند، دانشمندی از دانشگاه میشیگان، مفهوم استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک را برای بهینه‌سازی مهندسی معرفی کرد. ایده اساسی پشت این الگوریتم شبیه‌سازی انتقال ویژگی‌های ارثی از طریق ژن‌ها است، دقیقاً شبیه نحوه انتقال صفات انسانی از طریق کروموزوم‌ها. هر ژن در این کروموزوم‌ها نشان دهنده یک ویژگی خاص است. به عنوان مثال، ژن 1 می‌تواند رنگ چشم، ژن 2 قد، ژن 3 رنگ مو و غیره را نشان دهد. اما در عمل، انتقال کامل کروموزوم ها به نسل بعدی اتفاق نمی‌افتد. دو رویداد اولیه به طور هم‌زمان اتفاق می‌افتد. اولین رویداد به عنوان «جهش | mutation» شناخته می‌شود، که در آن ژن‌های خاصی دستخوش تغییرات تصادفی می‌شوند. اگرچه تعداد ژن‌های جهش‌یافته معمولاً کم است، اما این تغییرات تصادفی نقش مهمی دارند. به عنوان مثال، ژن مسئول رنگ چشم می‌تواند به طور تصادفی منجر به این شود که فردی در نسل بعدی چشمان سبز داشته باشد، درحالی‌که نسل قبلی عمدتاً دارای چشمان قهوه‌ای بود. جهش تنوع و امکان ظهور صفات جدید را معرفی می‌کند.جهش و تقاطع با هم توانایی الگوریتم ژنتیک را برای کاوش و بهره‌برداری از فضای راه‌حل هدایت می‌کنند. جهش با تغییر تصادفی ژن‌ها، تازگی ایجاد می‌کند و امکان کشف بالقوه صفات جدید و مفید را فراهم خواهد کرد. تقاطع تبادل و بازترکیب مواد ژنتیکی را تسهیل می‌کند، تنوع و انتشار ویژگی‌های مطلوب را در طول نسل‌ها ارتقا می‌دهد. با ترکیب این مکانیسم‌های الهام گرفته از تکامل طبیعی، الگوریتم‌های ژنتیک می‌توانند به طور مؤثر فضاهای حل پیچیده را جستجو و بهینه کرده و امکان کشف راه‌حل‌های بهینه یا نزدیک به بهینه را برای طیف وسیعی از مسائل فراهم کنند. امروزه الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی ترکیب شده است و توانایی‌های بسیار حیرت انگیزی دارد. در این قسمت به بررسی ترسیم هندسه و تعیین پارامترهای ورودی و خروجی و المان بندی و بهینه سازی و بحث پیرامون نتایج حاصله از بهسنه سازی می پردازیم.