گزارش خرابی لینک
لینک خراب شده را به ما اطلاع دهید تا اصلاح کنیم .
اطلاعات را وارد کنید .
گزارش انتشار نسخه جدید
اگر نسخه ی جدید منتشر شده به ما اطلاع دهید .
اطلاعات را وارد کنید .
no-img
آخرین آموزش های اندرویدی :
ads ads
اطلاعیه های سایت

مقاله الگوریتم ژنتیک
۰۴ / مرداد / ۱۳۹۶
بازدید : 12
نظرات : 0 دیدگاه
نویسنده : admin
موضوعات : نرم افزار

فرمت :WORD                                                     تعداد صفحه :۱۱۰

۱-۱- مقدمه

به طور کلی انتخاب و طراحی بهینه در بسیاری از مسائل علمی و فنی باعث تولید بهترین محصول یا جواب ممکن در یک شرایط خاص می شود. برای مثال تولید محصولات مناسب در حوزه های مختلف فنی و مهندسی وابسته به طراحی دقیق و بهینه ی شکل، اندازه و قطعات محصول است. در نتیجه هر مسئله ی مهندسی ممکن است داری چندین جواب مختلف باشد که بعضی از آنها ممکن و بعضی غیر ممکن است . وظیفه ی طراحان پیدا کردن بهترین جواب ممکن از میان جواب های مختلف است. مجموعه ی جواب های ممکن فضای طراحی را شکل می دهند که باید در این فضا به جستجوی بهترین یا بهینه ترین جواب پرداخت.

از آنجایی که نتیجه ی کار با توجه به نوع انتخاب این متدها و روش ها حاصل می شود لذا به اهمیت موضوع انتخاب بهینه ( Optimum ) و بهینه سازی در همه ی مسائل پی می بریم پس:

(( هدف ما این است که در فضای جواب های ممکن به دنبال بهترین جواب بگردیم. ))

 

روش های جدید بهینه سازی که امروزه در حل بسیاری از مسائل مختلف مورد استفاده قرار می گیرد عبارتند از:

 

۱٫ Simulated Annealing

۲٫ Ant colony

                                                                                               ۳٫ Random Cost

۴٫ Evolution strategy

۵٫ Genetic Algorithm

۶٫ Celluar Automata

 

در این پایان نامه به بررسی و استفاده از روش Genetic Algorithm می پردازیم.

 

 

فصل دوم

مقدمه ای بر الگوریتم ژنتیک

 

۲-۱- مقدمه

الگوریتم های ژنتیک یکی از الگوریتم های جستجوی تصادفی است که ایده ی آن برگرفته از طبیعت می باشد . الگوریتم های ژنتیک در حل مسائل بهینه سازی کاربرد فراوانی دارند . به عنوان مثال می توان به مسئله فروشنده دوره گرد اشاره کرد . در طبیعت از ترکیب کروموزوم های بهتر ، نسل های بهتری پدید می آیند . در این بین گاهی اوقات جهش هایی نیز در کروموزوم ها روی می دهد که ممکن است باعث بهتر شدن نسل بعدی شوند. الگوریتم ژنتیک نیز با استفاده از این ایده اقدام به حل مسائل می کند .

در الگوریتم های ژنتیک ابتدا به طور تصادفی یا الگوریتمیک ، چندین جواب برای مسئله تولید می کنیم . این مجموعه جواب را جمعیت اولیه می نامیم . هر جواب را یک کروموزوم می نامیم . سپس با استفاده از عملگرهای الگوریتم ژنتیک پس از انتخاب کروموزوم های بهتر ، کروموزوم ها را باهم ترکیب کرده و جهشی در آنها ایجاد می کنیم . در نهایت نیز جمعیت فعلی را با جمعیت جدیدی که از ترکیب و جهش در کروموزوم ها حاصل می شود ، ترکیب می کنیم . موارد فوق را با جزئیات بیشتری مورد بررسی قرار می دهیم

 

شکل ۲-۱- مراحل الگوریتم ژنتیک

 

۲-۲- پیشینه

پیشینه ی الگوریتم ژنتیک به سال های حدود ۱۹۶۰ برمی گردد. در دهه های ۵۰ و ۶۰ تحقیقات متعددی برای استفاده از نظریه تکامل در بهینه سازی مسائل مهندسی به طور مستقل صورت گرفت. ایده ی اصلی در همه این سیستم ها، رشد یک جمعیت از پاسخ های اولیه یک مساله به سمت پاسخ بهینه با الهام گیری از عملگرهای انتخاب و تغییر ژنتیک طبیعی بود. در سال های ۱۹۶۵ تا ۱۹۷۳ رکنبرگ(Rechenberg ) کتاب خود را به نام  تکنیک های تکامل (Evolution strategies (Evolutionsstrategie in original) ) در زمینه محاسبات تکاملی منتشر کرد و در سال های بعد نظریه او توسط محققین دیگر توسعه یافت. الگوریتم ژنتیک نخستین بار توسط  جان هلند ( John Holland ) مطرح و به وسیله خود او و دانشجویان و همکارانش گسترش یافت. تلاش های او و اطرافیانش در این زمینه در نهایت به نشر کتاب سازگاری در طبیعت و سیستم های مصنوعی (Adaption in Natural and Artificial Systems ) انجامید. پس از آن تحقیقات گسترده ای توسط افراد مختلف در این زمینه انجام شد (به عنوان مثال در سال ۱۹۹۲ جان کزا (John Koza ) الگوریتم ژنتیک را به صورت عملیاتی در برنامه نویسی به کار برد و برنامه نویسی ژنتیک (genetic programming(GP) ) را به عنوان روش خود مطرح ساخت.) و الگوریتم ژنتیک به صورت امروزی خود رسید.

 

۲-۳- اصطلاحات زیستی

در راستای فهم کامل الگوریتم ژنتیک، ابتدا بهتر است با برخی از اصطلاحات زیستی به کار رفته در تئوری این الگوریتم آشنا شویم. همه موجودات زنده از واحدهای کوچکی به نام سلول تشکیل شده اند. هر سلول نیز به نوبه خود از مجموعه ای از یک یا چند کروموزوم (chromosome ) تشکیل شده است. کروموزوم ها رشته هایی از مولکول DNA می باشند که در حقیقت برنامه کاری موجود زنده را در خود ذخیره می کنند. هر کروموزوم شامل چندین ژن( gene ) می باشد، که هر ژن بلوکی از مولکول DNA می باشد که پروتئین خاصی را کدگذاری می کند. به طور کلی می توان گفت که هر ژن یک خصیصه (trait ) از موجود زنده (مانند رنگ چشم) را کد گذاری می کند. حالت های ممکن برای یک خصیصه را (allele  ) می گویند. هر ژن موقعیت مخصوص خود را در کروموزوم دارد که به آن (locus ) می گویند. بسیاری از موجودات زنده در هر سلول چندین کروموزوم دارند. مجموعه کامل مواد ژنتیکی در سلول (مجموعه همه کروموزوم ها) (genome ) نامیده می شوند. اصطلاح (genotype ) به مجموعه خاصی از کروموزوم های موجود در genome اتلاق می شود. Genotype ها در پی تحولات و تغییر، به phenotypeها خصوصیات فیزیکی و ذهنی موجود زنده (مانند رنگ چشم، بلندی، اندازه مغز و یا میزان هوش) تبدیل می شوند.

در طی تولید مثل جنسی(reproduction )، در اثر الحاق(recombination or crossover ) ژن ها از کروموزوم های والدین(parents ) با یکدیگر ترکیب شده تا کروموزوم کامل جدیدی را تشکیل دهند. در طی این تغییرات، ممکن است تغییرات کوچکی در برخی از بخش های DNA   ژن های فرزند، بوجود آمده و فرزند دچار جهش (mutation ) گردد. در نهایت تناسب (fitness ) یک موجود زنده با توجه به احتمال زیستن آن برای تکثیر(زیست پذیری(viability ) ) یا برحسب تابعی از تعداد فرزندان آن گونه (باروری(fertility )) تعیین می گردد.

 

۲-۴- تشریح کلی الگوریتم ژنتیک

یک تشریح کلی از الگوریتم ژنتیک را می‏توان به صورت زیر در نظر گرفت :

 -۱ جمعیتی از رشته‏ها را به صورت تصادفی بسازید
-۲ هررشته داخل جمعیت را ارزیابی کنید.
 -۳ رشته‏های جدید را با ترکیب رشته‏های جاری ایجاد کنید. برای ترکیب رشتههای والد از عملگر‏های جهش و تبادل استفاده کنید.
-۴ 
اعضایی از جمعیت را برای ایجاد فضایی برای رشته‏های جدید حذف کنید.
-۵ 
رشته‏های جدید را ارزیابی نموده و آنها را داخل جمعیت قرار دهید.
-۶ 
اگر زمان اجرا تمام شده است توقف نمایید و بهترین رشته را باز گردانید. در غیر این صورت به مرحله سه بازگردید.

روند ذکر شده در بالا متداول‏ترین روش الگوریتم ژنتیک را تشریح می‏کند. اما محققین مختلف، آن را به روش‏های متفاوت پیاده سازی کردهاند.

دو روش متداول دیگر برای اختتام: (همگرا شدن الگوریتم، تولید تعداد خاص نسل می‏باشد).

 

۲-۵- حل مساله با استفاده از الگوریتم های ژنتیک

برای حل مساله با استفاده از الگوریتم های ژنتیک ، ابتدا جمعیت اولیه ای شامل K کروموزوم تولید می کنیم . هر کروموزوم نشان دهنده جواب مساله خواهد بود . سپس با استفاده از عملگر برازش میزان مطلوب بودن هر کرموزوم را محاسبه کرده و در مرحله بعد با استفاده از مقادیر محاسبه شده در مرحله برازش کروموزوم هایی را انتخاب کرده و جمعیت میانی را تولید می کنیم . تعداد کروموزوم های جمعیت میانی نیز K کروموزوم خواهد بود . در نهایت نیز عملگر جهش بر روی کروموزوم های جمعیت میانی اعمال می شود . پس از اعمال عملگر جهش ، جمعیت میانی جایگزین جمعیت اولیه می شود . دوباره مراحل برازش ، ادغام و جهش و جایگزینی بر روی آن انجام می شود . شبه کد زیر نحوه انجام مراحل فوق را نشان می دهد :

Population = GeneratePopulation(K) 

For I = 1 to MaxIterations
 Fitness(Population)
 If any of chromosomes is optimal Then
  Break
 Offspring =  Crossover(Population)
 Mutate(Offspring)

EndFor

 

 

۲-۶- اجزای الگوریتم ژنبیک

با توجه به آنچه گذشت، الگوریتم ژنتیک بخشی از نظریه حسابگری تکاملی (evolutionary computing ) است که در حال حاضر به عنوان بخشی از هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد می باشد. ایده اصلی این الگوریتم در نظریه تکامل داروین نهفته است.  از نظر کاربردی، الگوریتم ژنتیک یکی از روش های بهینه سازی مسائل است که اساس آن بر انتخاب طبیعی (natural selection) (عامل اصلی تکامل زیستی) و برخی مفاهیمی که از علم ژنتیک الهام گرفته شده اند، استوار است. در این روش به بیان ساده، برای بهینه سازی تابع هدف (تابع تناسب(fitness function )) مساله، در هر مرحله، از یک جمعیت (population) اولیه کروموزوم ها (افراد (individuals) ) که در حقیقت پاسخ های اولیه مساله می باشند، به یک جمعیت جدید از کروموزوم ها و یا یک نسل (generation) جدید که در حقیقت پاسخ های ثانویه مساله مفروض می باشند می رسیم. بنابراین با تکرار این عملیات و تولید جمعیت جدید از جمعیت قبلی در هر مرحله و در نتیجه رسیدن به نسل های موفق، جمعیت به سمت یک پاسخ بهینه رشد خواهد کرد.
در الگوریتم ژنتیک هر کروموزوم نشان دهنده پاسخی از مساله مورد نظر می باشد. این پاسخ بسته به نوع کدسازی مساله مورد نظر که  با توجه به خصوصیات مساله تعیین می شود، می تواند به صورت ماتریسی  از اعداد حقیقی (کدسازی حقیقی)، یک رشته از بیت های ۰و۱ ای (کدسازی باینری) و … مطرح شود. بنابراین هر کدام از ژن ها که اجزاء کروموزوم ها میباشند، می توانند نشانگر یک عدد حقیقی، یک بیت و … باشند.

اجزای الگوریتم ژنتیک عبارتند از:

  • جمعیت : جمعیتی از جوابهای ممکن که به کروموزوم و ژن تبدیل شده اند.
  • کدگذاری : نمایش اعضاء در الگوریتم ژنتیک
  • عملگرهای الگوریتم ژنتیک : عملگرهای ژنتیک که باعث ترکیب ساخت ژنتیکی فرزندان در طول تولید مثل می شوند.

 

۲-۶-۱- جمعیت

مفهوم جمعیت در الگوریتم ژنتیک شبیه به چیزی است که در زندگی طبیعی وجود دارد. برای مساله گزاره هایی وجود دارند که می توانند به عنوان پاسخ، چه درست، چه غلط در نظرگرفته شوند. به این گزاره ها پاسخهای ممکن یا شدنی می گوییم. مثلا اگر مساله یافتن ماکزیمم یک تابع در مجموعه اعداد صحیح باشد، تمام اعداد صحیح می توانند به عنوان پاسخ شدنی مساله در نظر گرفته شوند.

در الگوریتم ژنتیک به عنوان اولین مرحله لازم است مجموعه ای از جوابهای شدنی به عنوان جمعیت اولیه ایجاد شود. اعضای این مجموعه معمولا به صورت تصادفی انتخاب می شوند اما در الگوریتمهای بهینه، از قیدهایی استفاده می شود تا جمعیت پراکندگی بیش از حد نداشته باشد. تعداد اعضای جمعیت به نوع مساله بستگی دارد. در واقع تعداد اعضا، پارامتری است که با تغییر آن می توان دقت جوابها و سرعت همگرایی جستجو را بهبود بخشید. در برخی مسائل یک جمعیت ۸ عضوی کاملاٌ مناسب است در حالی که در برخی یک جمعیت ۱۰۰ عضوی نیز کافی نیست. بر اساس تجربه بهتر است تعداد اعضای جمعیت عددی بین ۱۰ تا ۱۶۰ باشد.

بعد از انتخاب جمعیت، لازم است اعضای آن به شکل کروموزوم درآیند. هر کروموزوم آرایشی از چند ژن است. در مرحله تبدیل (کدگذاری) (Encoding) ، جوابها به ژنها تبدیل می شوند. روشهای مختلفی برای کدگذاری وجود داردانتخاب روش وابسته به نوع مساله ای است که به آن پرداخته می شود. نکته قابل ذکر در تبدیل جوابها به کروموزوم ها این است که طول کروموزوم ها باید برابر و ثابت باشد یعنی اگر یک جواب از مجموعه به کروموزومی با n ژن تبدیل شد، طول تمام کروموزومهای دیگر نیز باید n باشد. طول کروموزومها را نوع کدگذاری، جنس پاسخها و محدوده پاسخها تعیین می کند. کروموزومها در الگوریتم ژنتیک باید به گونه ای باشند که دقیقا تمام مشخصات پاسخ را در خود ذخیره کنند. مثلا اگر مساله با اعداد حقیقی کار می کند، کروموزوم باید شامل اطلاعات مربوط به علامت عدد، تعداد رقمهای اعشاری، محدوده عدد و … باشد. مهمترین نوع کدگذاری، کدگذاری باینری است.

۲-۶-۲- کدگذاری

بعد از انتخاب جمعیت، لازم است اعضای آن به شکل کروموزوم درآیند. هر کروموزوم آرایشی از چند ژن است. در مرحله تبدیل (کدگذاری) (Encoding) ، جوابها به ژنها تبدیل می شوند. روشهای مختلفی برای کدگذاری وجود داردانتخاب روش وابسته به نوع مساله ای است که به آن پرداخته می شود. نکته قابل ذکر در تبدیل جوابها به کروموزوم ها این است که طول کروموزوم ها باید برابر و ثابت باشد یعنی اگر یک جواب از مجموعه به کروموزومی با n ژن تبدیل شد، طول تمام کروموزومهای دیگر نیز باید n باشد. طول کروموزومها را نوع کدگذاری، جنس پاسخها و محدوده پاسخها تعیین می کند. کروموزومها در الگوریتم ژنتیک باید به گونه ای باشند که دقیقا تمام مشخصات پاسخ را در خود ذخیره کنند. مثلا اگر مساله با اعداد حقیقی کار می کند، کروموزوم باید شامل اطلاعات مربوط به علامت عدد، تعداد رقمهای اعشاری، محدوده عدد و … باشد. مهمترین نوع کدگذاری، کدگذاری باینری (دودویی ) است.

 

  1. کدگذاری دودویی

عمومي ترين روش وآشناترين نوع کدگذاري در GA ، همان روش کدگذاري دودویی است، زیرا در تحقيقات اوليه GA اين روش مورد استفاده قرار گرفت که روش بسيار ساده ای است.

در روش کد گذاري دودویی همه ي کورموزم ها با رشته هايي که شامل بيت هايي از ۱-۰ است کد مي شوند .

اغلب اين روش کدگذاري براي اکثر مسائل طبيعي نيست و بعد از CrossOver و جهش بايد تغييراتي درآن به وجود آورد.

 Chromosome A ۱۰۱۱۰۰۱۰۱۱۰۰۱۰۱۰۱۱۱۰۰۱۰۱
Chromosome B ۱۱۱۱۱۱۱۰۰۰۰۰۱۱۰۰۰۰۰۱۱۱۱۱

شکل ۲-۲- مثالی از کروموزوم ها به روش کدگذاری دودویی

  1. کدگذاری مقادیر

شيوه ي کدگذاری مقادیر را در مواردی بکار می بریم که مسئله دارای مقادیر پيچيده اي است، مانند اعداد صحيح که استفاده از کد گذاري باينري در اين حالت بسيار دشوار است .

 

Chromosome A ۱٫۲۳۲۴  ۵٫۳۲۴۳  ۰٫۴۵۵۶  ۲٫۳۲۹۳  ۲٫۴۵۴۵
Chromosome B ABDJEIFJDHDIERJFDLDFLFEGT
Chromosome C (back), (back), (right), (forward), (left)

 

 

 

شکل ۲-۳- مثالی از کروموزوم ها با استفاده از روش کدگذاری مقادیر

کدگذاری مقادیر روش خوبي براي کدگذاري مسئله هاي خاص است، ولي با اين وجود براي اينگونه کد گذاري اغلب بايد شيوه هاي توسعه يافته ي جديدي در Crossover و جهش به کار برد .

۲-۶-۲-۳- کدگذاری درختی

کدگذاری درختی اساساً براي استنتاج برنامه يا بيان طرح برنامه هاي الگوريتم ژنتیک مورد استفاده قرار می گیرد. کد گذاري درختي براي استنتاج برنامه ها يا هر راهبردی که بتواند به صورت درخت کدگذاري شود بسيار مفيد است. زبان برنامه نويسيLISP  اغلب بدين منظور به کار ميرود.  بنابراين Crossover و جهش را مي توان به سادگي با اين روش انجام داد.

 

۲-۶-۳- عملگرهای الگوریتم ژنتیک

  • Fitness ( برازش، ارزیابی )
  • Selection ( انتخاب )
  • Crossover ( ترکیب )
  • Mutation ( جهش )

 

 

۲-۶-۳-۱- Fitness ( برازش )

با استفاده از این عملگر ، میزان بهینگی هر کروموزوم را تعیین می کنیم . به عنوان مثال در مسئله فروشنده دوره گرد ، تورهایی با مسافت کمتر بهینه تر هستند . و یا در مسئله n وزیر تعداد برخوردهای کمتر باعث بهینگی بیشتر کروموزوم می شود . بنابراین می توان نتیجه گرفت که عملگر Fitness برای هر کروموزوم احتمالی را نسبت می دهد که این احتمال ، همان احتمال ترکیب شدن کروموزم برای تولید نسل های آینده را نشان می دهد . بدیهی است که کروموزوم های بهینه تر شانس بیشتری برای ترکیب با دیگر کروموزوم ها خواهند داشت . بنابراین احتمالی که به آنها نیز نسبت می دهیم باید بیشتر باشد .

 

۲-۶-۳-۲-  selection (انتخاب)

در مرحله انتخاب، يك جفت از كروموزومها برگزيده مي شوند تا با هم تركيب شوندعملگر انتخاب رابط بين دو نسل است و بعضي از اعضاي نسل كنوني را به نسل آينده منتقل مي كندبعد ازانتخاب، عملگرهاي ژنتيك روي دو عضو برگزيده اعمال مي شوندمعيار در انتخاب اعضاء ارزش تطابق آنها مي باشد اما روند انتخاب حالتي تصادفي دارد.

شايد انتخاب مستقيم و ترتيبي به اين شكل كه بهترين اعضا دو به دو انتخاب شوند در نگاه اول روش مناسبي به نظر برسد اما بايد به نكته اي توجه داشتدر الگوريتم ژنتيك ما با ژن ها روبرو هستيميك عضو با تطابق پايين اگرچه در نسل خودش عضو مناسبي نمي باشد اما ممكن است شامل ژنهايي خوب باشد و اگر شانس انتخاب شدنش ۰ باشد، اين ژنهاي خوب نمي توانند به نسل هاي بعد منتقل شوندپس روش انخاب بايد به گونه اي باشد كه به اين عضو نيز شانس انتخاب شدن بدهد.

راه حل مناسب، طراحي روش انتخاب به گونه اي است كه احتمال انتخاب شدن اعضاي با تطابق بالاتر بيشتر باشدانتخاب بايد به گونه اي صورت بگيرد كه تا جايي كه ممكن است هر نسل جديد نسبت به نسل قبلي اش تطابق ميانگين بهتري داشته باشد.

روشهاي متداول انتخاب عبارتند از:

  • انتخاب چرخ رولت[۱]
  • انتخاب ترتيبي[۲]
  • انتخاب بولتزمن۳
  • انتخاب حالت پايدار۴
  • نخبه سالاري۵
  • انتخاب رقابتي۶

 

  • انتخاب چرخ رولت

انتخاب چرخ رولت ، روشي است كه به نسبت مقدار تطابق، اعضا را انتخاب مي كند . اين روش يك چرخ رولت را شبيه سازي مي كند تا تعيين كند كدام اعضا ء شانس بازتوليد را دارند . هر عضو به نسبت تطابقش، تعدادي از بخشهاي چرخ رولت را به خود اختصاص مي دهدسپس در هر مرحله انتخاب يك عضو برگزيده مي شود و روند آنقدر تكرار مي شود تا به اندازه كافي، جفت، براي تشكيل

 


[۱]Roulette wheel Selection

                                                                                                                                                                            Rank Selection [۲]

۳ Boltzmann Selection

۴ Steady-State Selection

۵ Elitism

۶ Tournament Selection


راستی سایت را در کانال تلگرام دانلود نایاب با کلیک بر اینجا دنبال کنید ♥
برچسب‌ها : , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
ads
جعبه ی دانلود
Download box
گزارش خرابی لینک گزارش نسخه جدید
درباره ی نویسنده
About author
admin

admin 20238 نوشته در دانلود نایاب دارد.

مشاهده تمام پست های

نظرات
Comments

دیدگاه شما

ارسال نظر
( الزامي )
(الزامي)
تبلیغات
کانال تلگرام