WEEK7

تعتبر الخوارزميات الجينية من الطرق الحديثة في تصميم و تدريب الشبكات العصبية,و تتميّز بكفاءتها العالية و ذلك لل?مكانات العالية التي توفرها و منها كبر حجم فضاء البحث الذي تعمل عليه و كذلك استطاعتها التعامل مع فضاء بحث يتميّز بالتعقيد و غير قابل لل?شتقاق.

تعد الخوارزميات الجينية خوارزميات بحث عامة تعتمد على تقنيات ال?ختيار الطبيعي و الجينات الطبيعية.

تقوم هذه الخوارزميات الجينية باجراء البحث العشوائي و المتوازي على مجموعة من الحلول بهدف اختيار أفضلها .

يمكن تعريف الخوارزمية الجينية بأنها مجموعة من الخطوات التي تهدف إلى حل مشكلة معيّنة.

يمكن أن نلخّص هذه الخطوات بما يلي :

1- توليد مجتمع ابتدائي.
2- إجراء عمليات انتقاء.
3- إجراء تزاوج بين الأفراد الذين تم اختيارهم في الخطوة السابقة.
4- إجراء طفرة على الأطفال الناتجين من التزاوج.
5- بعد عمل انتقاء,تزاوج,طفرة يتم الحصول على مجموعة أطفال تتنافس فيما بينها لتكوين المجتمع الجديد وحسب مبدأ:

( البقاء للأصلح )


1- الخوارزميات الجينية تبحث عن الحل من مجموعة نقاط و ليس من نقطة واحدة.
2- تعمل على تمثيل متغيّرات المسألة بهيئة كروموسوم.

3- تعتمد في عملها على دالة الصلاحية (دالة الهدف),بينما تعتمد الطرق الأخرى على المشتقة و على معلومات إضافية.

4- البحث في الخوارزميات الجينية يعتمد على مبدأ ال?حتمالية أمّا الطرق الأخرى تعتمد على خطوات ثابتة محددة مسبقاً.




• الخوارزمية الجينية القياسية (Standard Genetic Algorithm) :

و تسمى أيضاً الخوارزمية الجينية البسيطة Simple و يرمز لها اختصاراً SGA.

• الخوارزمية الجينية لحالة الأستقرار (Steady State Genetic Algorithm) :

و تعد من الخوارزميات الجينية المتطورة , و يرمز لها اختصاراً SSGA.