السلام عليكم ورمضان مبارك
هذه بعض المعلومات الأولية حول الخوارزمية الوراثية و هي أحد أقسام وتقنيات الذكاء الاصطناعي وهي موجهة لجميع مستخدمي البرمجيات العلمية المتقدمة، فهي تقنية (كما سنرى) تعطي كنتيجة نهائية الحل الأمثل من بين عدد كبير من الحلول المقترحة لدالة معينة ومن أهم تطبيقاتها العربات الآلية فهي تساعدها مثلا على ايجاد أقرب مسافة بين نقطتين بطريقة آلية (أوتوماتكية) مع وجود عوائق وغيرها من التطبيقات وأرجوا أن ينال اعجابكم
الأهمية
الخوارزميات الجينية توجد في التطبيقات المعلوماتية الإحيائية و علوم الحاسوب والهندسة و الاقتصاد و الكيمياء و الصناعات التحويلية و الرياضيات والفيزياء وغيرها من الميادين
تعريف الخوارزمية الوراثية (الجينية) genetic algorithms
هي طريقة من طرق الاستمثال و البحث. يمكن تصنيف هذه الطريقة كإحدى طرق الخوارزميات التطورية evolutionary algorithms التي تعتمد على تقليد عمل الطبيعة من منظور داروينيتعتبر الخوارزميات الجينية من التقنيات الهامة في البحث عن الخيار الأمثل من مجموعة حلول متوفرة لتصميم معين، وتعتمد مبدأ داروين في الاصطفاء حيث تقوم هذه المعالجة الوراثية بتمرير المزايا المثلى من خلال عمليات التوالد المتعاقبة، وتدعيم هذه الصفات، وتكون لهذه الصفات القدرة الأكبر على دخول عملية التوالد، وإنتاج ذرية أمثل وبتكرار الدورة الوراثية تتحسن نوعية الذرية تدريجياًالخوارزميات الجينية يتم تنفيذها باعتبارها محاكاة الكمبيوتر حيث تستخدم الكورموسومات كأفراد في العمليات التي تقوم بها لإيجاد افصل الحلول ، بشكل عام الحلول تمثل بنظام الثنائي (binary ) من 0 و1 ،وأيضا يمكن استخدام رموز أخرى.
التطبيق
عملية التطور(evolution) تبدأ عادة من اختيار الكورموسومات(population) بشكل عشوائي وهذا يحدث في الأجيال الأخرى ،في كل جيل يتم حساب الدالة الأمثلية (fitness function) لكل الكروسومات بشكل منفرد و يتم اختيار أفضل الكورموسومات بالاعتماد على أفضل الدالة الأمثلية و من ثم عمل تهجين (دمج) وأيضا عمل طفرة ، هذه الخوارزمية تتوقف عندما نصل إلى أكبر عدد من الأجيال تم إنتاجه أو الوصل إلى أفضل تحقيق من خلال الدالة الأمثلية ، إذا كان التوقف بسبب أكبر عدد من الأجيال يكون الحل الأمثل غير متحقق
أرجو التواصل للاستفهام أو لاثراء الموضوع