الخوارزمية الجينية

الحسابات التطورية (evolutionary computation)
المحاضرة الثانية:
الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms)
م. نور كاظم ايوب
جامعة بابل – كلية العلوم للبنات – قسم الحاسوب
تنتمي الخوارزميات الجينية إلى عائلة الذكاء الاصطناعي و تحديداً إلى خوارزميات التطور (Evolutionary Algorithms) لقد تم تطوير الخوارزميات الجينية في سنة 1975 على يد العالم جون هولاند (John Holand) [Goldberg 1989].

يمكن تلخيص الاختلاف بين الخوارزميات الجينية و طرق البحث التقليدية بالنقاط الآتية [Goldberg 1989]:
1- الخوارزميات الجينية تبحث عن الحل انطلاقاً من مجموعة نقاط و ليس من نقطة واحدة.
2- تعمل على ترميز متغيرات المشكلة بهيأة كروموسوم (Chromosome).
3- تعتمد في عملها على معلومات دالة الهدف أو ما تسمى دالة الصلاحية (Fitness Function) بينما تعتمد الطرق الأخرى على المشتقة وعلى معلومات أخرى.

وضع العالم هولاند مجموعة من المبادئ الأساسية المتعلقة بهذه الخوارزمية, و استند في ذلك إلى دراسة قام بها على مجتمع ذباب الفاكهة , يطلق على هذه الخوارزمية أحيانا ً اسم الخوارزمية الجينية البسيطة (Simple Genetic Algorithm) و يرمز لها اختصارا SGA ويمكن تلخيص الخوارزمية الجينية بالخطوات الاتية :