موضوع مقاله: برنامه‌نویسی ژنتیک | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # برنامه‌نویسی ژنتیک | مقدمه: یک برنامه، یک داده ساختار تلقی می‌شود که می‌تواند مستقیماً توسط رایانه اجرا شود. | ## بخش 1: برنامه‌نویسی ژنتیک | در این روش پاسخ‌های مسئله برنامه‌های رایانه‌ای هستند که قادر به اجرای مناسب وظیفهٔ از پیش تعریف‌شده باشند. برنامه‌نویسی ژنتیک با موفقیت به عنوان ابزار یادگیری ماشینی برای مسئله‌های دسته‌بندی، رگرسیون و رگرسیون نمادین استفاده شده است. از مسائل باز در این حوزه می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: روش‌های به کار رفته در تبدیل برنامه‌ها به کروموزوم مصنوعی و ارزیابی برازش آن در مقایسه با وظیفهٔ از پیش تعریف‌شده. جلوگیری از پدیده باد کردن برنامه‌ها مباحث نظری برنامه‌نویسی ژنتیک ماژولی بودن (به انگلیسی: Modularity) تکامل پایان‌باز تاریخچه می‌توان پیشنهاد آلن تورینگ در دههٔ ۱۹۵۰ را نخستین پیشنهاد ثبت شده برای تکامل برنامه‌ها دانست. هرچند سی سال طول کشید تا ریچارد فورسیت موفقیت تکامل برنامه‌های کوچک را که به شکل درخت ارائه شده بودند، نشان دهد. ایدهٔ برنامه‌های تکاملی که در زبان لیسپ آغاز شده بود، توسط دانشجویان جان هالند پیگیری شد و هنگامی که نخستین کنفرانس الگوریتم ژنتیک را در پیتسبورگ برگزار کردند، نایکل کرامر برنامه‌های تکاملی را در دو زبان طراحی شدهٔ ویژه منتشر کرد. در سال ۱۹۸۸ جان کوزا طرح خود را برای اختراع الگوریتم ژنتیک در برنامه‌نویسی تکاملی به ثبت رساند. کوزا مطالعات خود را ادامه داد و ۲۰۵ مقاله دربارهٔ «برنامه‌نویسی ژنتیک» که توسط دیوید گولدبرگ نامگذاری شده بود،Goldberg. البته در واقع مجموعهٔ ۴ کتابی او که از سال ۱۹۹۲ همراه ویدئوهای آموزشی منتشر شد، برنامه‌نویسی ژنتیک را بنیان نهاد. در سال ۲۰۰۰ نخستین مجلهٔ اختصاصی آن منتشر شد و سه سال بعد، ریک ریولو کارگاه سالانهٔ برنامه‌نویسی ژنتیک تئوری و عملی را تأسیس کرد. تعریف برنامه frame|تابع ارائه شده به صورت ساختار درختی برنامه‌نویسی ژنتیک برنامه‌های رایانه‌ای را که به صورت سنتی با ساختار درختی در حافظه تعریف می‌شوند، تکامل می‌دهد.Nichael L. | ## بخش 2: برنامه‌نویسی ژنتیک | برنامه‌نویسی ژنتیک علاقه‌مند به استفاده از برنامه‌هایی است که به صورت طبیعی دارای ساختار درختی باشند. (برای نمونه زبان‌های برنامه‌نویسی تابعی) ساختارهای بدون درخت نیز پیشنهاد شده‌اند و با موفقیت به اجرا درآمده اند. µGP از گراف چندگانه برای ایجاد برنامه‌هایی که دستور زبان اسمبلی را به‌طور کامل بیان می‌کنند، بهره می‌گیرد. برنامه‌نویسی ژنتیک دکارتی روش دیگری است که به جای ساختار درختی از ساختار گراف استفاده می‌کند. انتخاب در فرایند انتخاب، افراد مشخصی از نسل فعلی انتخاب می‌شوند تا والدین نسل بعدی باشند. این افراد با روش‌های احتمالاتی به گونه‌ای انتخاب می‌شوند که افراد با عملکرد بهتر بخت بالاتری برای انتخاب داشته باشند. دسته‌بندی‌ها انواع مختلف برنامه‌نویسی ژنتیک را می‌توان به روش‌های مختلف دسته‌بندی کرد. بر اساس طرز نمایش برنامه‌ها بر اساس روش نمایش برنامه، چند دسته‌بندی مطرح وجود دارد: برنامه‌نویسی ژنتیک استاندارد یا درختی: در این روش، یک درخت نحو یا عبارت نمایش دهنده یک برنامه است. برنامه‌نویسی ژنتیک بر اساس گراف: یک تعمیم به کل از برنامه‌نویسی ژنتیک درختی، برنامه‌نویسی ژنتیک بر اساس گراف است. نمایش ماشین حالات متناهی: در این نوع نمایش از گراف‌ها اما به شیوه‌ای دیگر استفاده می‌شود. در رویکرد رایج، جستجو در فضایی انجام می‌شود که توسط یک نحو مستقل از متن غیرقطعی تعریف می‌شود. | ## بخش 3: برنامه‌نویسی ژنتیک | برنامه‌نویسی ژنتیک خطی: در این روش، یک برنامه فهرستی از دستورها است که به صورت پشت سر هم اجرا می‌شوند. معمولاً برای بدست آوردن یک کارکرد به اندازه کافی پیچیده و مناسب، تعدادی ثبات به عنوان حالت یا حافظه تعریف می‌شوند. برنامه‌نویسی ژنتیک پشته‌ای: نوعی از برنامه‌نویسی ژنتیک خطی است با این تفاوت که از هیچ ثباتی استفاده نمی‌شود. برنامه‌نویسی ژنتیک سطح پایین: در این روش، برنامه‌ها مستقیم یک زبان سطح پایین هستند. بر اساس پیکره‌بندی جمعیت بر اساس پیکره‌بندی جمعیت، ۳ دستهٔ مطرح وجود دارند: یک جمعیت بزرگ. میزان هر مهاجرت، فرکانس مهاجرت و مبدا و مقصد هر منطقه از پارامتر‌هایی هستند که باید تعیین شوند. در این روش مانند روش منطقه‌ای، جمعیت‌ها در منطقه‌های مختلف، یا به دیگر بیان در سلول‌های مختلف، نیمه ایزوله هستند. کاربرد برنامه‌نویسی ژنتیک با موفقیت به عنوان ابزار برنامه‌نویسی خودکار، ابزار یادگیری ماشین و موتور حل مسألهٔ خودکار به کار رفته است. این روش به ویژه در دامنه‌هایی که شکل دقیق پاسخ شناخته شده نیست یا پاسخ تقریبی قابل پذیرش است، قابل استفاده است. | ## جمع‌بندی | از برنامه‌نویسی ژنتیک برای مسائل دسته‌بندی و همچنین مسائل رگرسیون در یادگیری ماشین استفاده شده است.