Question: జన్యు అల్గోరిథంలను సమాంతరంగా అమలుచెయ్యటం అనేది ఎన్ని రుచులలో వస్తుంది?

జన్యు అల్గోరిథం



ఒక జన్యు అల్గోరిథం (GA)  అనేది ఆప్టిమైజేషన్ కొరకు కచ్చితమైన లేదా దరిదాపు పరిష్కారాలను వెతకటానికి మరియు సమస్యలను శోదించటానికి కంప్యూటింగ్లో ఉపయోగించిన ఒక శోధన వృత్తి రహస్యం. జన్యు అల్గోరిథాలు ప్రపంచ శోధన హ్యూరిస్టిక్లు వలె విభజింపబడ్డాయి. జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ అనేవి ఎవోల్యూషనరీ ఆల్గోరిథమ్స్ (EA) యొక్క ఒక నిర్దిష్ట తరగతికి చెందినవి, ఇవి ఇన్హీరిటేన్స్, మ్యుటేషన్, సెలెక్షన్ మరియు క్రాస్ఓవర్ వంటి ఎవోల్యూషనరీ జీవశాస్త్రంచే స్ఫూర్తి పొందిన వృత్తి రహస్యాలను ఉపయోగిస్తాయి.
పని చేసే పద్దతి
జన్యు అల్గోరిథాలు ఒక కంప్యూటర్ ప్రోత్సాహకంలో అమలుచెయ్యబడతాయి, ఇందులో ఒక సమర్ధమైన సమస్యకి వ్యక్తి పరిష్కారాలు (వ్యక్తులు, జీవులు లేదా ఫీనోటైపు ) యొక్క సారాంశ ప్రతిబింబాల (క్రోమోజోములు లేదా జన్యువు యొక్క జీనోటైపు అని పిలువబడుతుంది) జనాభా ఇంకా మంచి పరిష్కారాల వైపుగా ఉద్భవిస్తుంది. సంప్రదాయబద్దంగా, పరిష్కారాలు 0s మరియు 1s ల యొక్క తీగలు వలె రెండు విధాలుగా చూపించబడతాయి కానీ ఇతర సంకేతాలు రాయటం కూడా సాధ్యమే. ఒక పరిణామము అనేది సాధారణంగా ఒక క్రమపద్దతి లేకుండా ఉత్పత్తి చెయ్యబడ్డ వ్యక్తుల యొక్క జనాభా నుండి మొదలవుతుంది మరియు తరాలలో జరుగుతుంది. ప్రతీ తరంలో జనాభాలో ప్రతీ ఒక్క వ్యక్తి ఆరోగ్యం కూడా పరీక్షించబడుతుంది, ప్రస్తుత జనాభా నుండి పలు వ్యక్తులు సంబంధిత మార్గాల ద్వారా ఎంపిక చెయ్యబడతారు (వారి ఆరోగ్యం ఆధారంగా) మరియు ఒక నూతన జనాభా ఏర్పరచటానికి (తిరిగి జత చెయ్యబడతారు మరియు సాధ్యమైనంత వరకు ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా గన్యువులలో మార్పు చెయ్యబడతారు) మార్పు చెయ్యబడతారు. అప్పుడు ఆ నూతన జనాభా అల్గోరిథం యొక్క తరువాత మళ్ళా వచ్చే విషయంలో ఉపయోగించబడుతుంది. సాధారణంగా, ఒక గరిష్ఠ సంఖ్యలో తరాలు ఉత్పత్తి అయినప్పుడు అల్గోరిథం ఆగిపోతుంది లేదా జనాభా కొరకు ఒక తృప్తికరమైన ఆరోగ్య స్థాయిని చేరుకున్నప్పుడు ఆగిపోతుంది. ఒకవేళ తరాల యొక్క ఒక గరిష్ఠ స్థాయికి చేరుకోవటం వల్ల అల్గోరిథం ఆగిపోతే, ఒక తృప్తికరమైన పరిష్కారం అనేది లభించవచ్చు లేదా లభించకపోవచ్చు.
జన్యు అల్గోరిథాలు బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్, ఫైలోజెనెటిక్స్, కంప్యుటేషనల్ సైన్సు, ఇంజనీరింగ్, ఆర్థికశాస్త్రం, రసాయశాస్త్రం, తయారీ, సంఖ్యాశాస్త్రం, భౌతికశాస్త్రం మరియు ఇతర విభాగాల్లో తమ ఉపయోగాలు కలిగి ఉన్నాయి.
ఒక క్లిష్టమైన జన్యు అల్గోరిథం ఈ క్రింది వాటిని కోరుకుంటుంది:
పరిష్కార విభాగం యొక్క ఒక జన్యు వివరణ.
పరిష్కార విభాగాన్ని పరీక్షించటానికి ఒక ఆరోగ్యం చర్య
పరిష్కారం యొక్క ఒక ప్రామాణిక వివరణ అనేది భాగాలు యొక్క వ్యూహం. ఇతర రకాల మరియు నిర్మాణాల వ్యూహాలను కూడా కావాలంటే ఇదే విధంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఈ జన్యు వివరణలను సౌకర్యవంతంగా చేసే ముఖ్య లక్షణం ఏంటంటే, వాటి యొక్క భాగాలు ఒక స్థిర పరిమాణాన్ని కలిగి ఉండటం వలన వాటిని సులువుగా ఒకే రేఖ పైకి తీసుకురావచ్చు, ఫలితంగా క్రాస్ఓవర్ చర్యలు సులభం అవుతాయి. వివధ పొడవులో ఉన్న వివరణలు కూడా ఉపయోగించవచ్చు, కానీ ఈ విషయంలో క్రాస్ఓవర్ అమలుచెయ్యటం చాలా క్లిష్టం అవుతుంది. జన్యు ప్రోగ్రామింగ్లో చెట్టు వంటి వివరణలు ఇవ్వబడతాయి మరియు ఎవల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగ్లో గ్రాఫ్ వంటి వివరణలు ఇవ్వబడతాయి.
ఆరోగ్యం చర్య, జన్యు వివరణ పై నిర్వచింపబడుతుంది మరియు సూచించబడ్డ పరిష్కారం యొక్క నాణ్యత</i>ను కొలుస్తుంది. ఆరోగ్యం చర్య ఎల్లప్పుడూ కూడా సమస్య పై ఆధారపడుతుంది. ఉదాహరణకు, నాప్సాక్ సమస్యలో ఒక స్థిరమైన సామర్థ్యం ఉన్న నాప్సాక్ లో పెట్టే విధంగా వస్తువుల యొక్క నికర విలువను గరిష్ఠం చెయ్యాలి అని ఎవరైనా కోరుకుంటారు. ఒక పరిష్కారం యొక్క వివరణ అనేది భాగాల యొక్క వ్యూహం కావొచ్చు, ఇక్కడ ప్రతీ బిట్ ఒక వైవిధ్యమైన వస్తువును సూచిస్తాది మరియు ఆ బిట్ యొక్క విలువ (0 లేదా 1) ఆ వస్తువు నాప్సాక్ లో ఉందా లేదా అనే విషయాన్ని సూచిస్తాది. ఒక్కోసారి వస్తువుల యొక్క పరిమాణం నాప్సాక్ యొక్క సామర్ధ్యాన్ని దాటిపోవటం వలన అలాంటి ప్రతీ వివరణ ఆమోదయోగ్యం కాకపోవచ్చు. ఒకవేళ ఆ వివరణ ఆమోదయోగ్యం అయితే ఆ పరిష్కారం యొక్క ఆరోగ్యం, నాప్సాక్ లో ఉన్న అన్ని వస్తువుల యొక్క విలువల మొత్తానికి సమానం లేదా అలా కాకపొతే అది 0 కి సమానం. కొన్ని సమస్యల్లో, ఆరోగ్యం యుక్తిని నిర్వచించటం అనేది చాలా కష్టం లేదా కొన్నిసార్లు అసాధ్యం; ఇలాంటి విషయాలలో, స్నేహపూరిత అల్గోరిథంలు ఉపయోగించబడతాయి.
ఒకసారి మనకి ఒక జన్యు వివరణ మరియు ఆరోగ్యం చర్య నిర్వచింపబడితే, ఒక పరిష్కారాల జనాభాను ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా ప్రారంభించటానికి GA ముందుకు వెళుతుంది, అప్పుడు మ్యుటేషన్, క్రాస్ఓవర్, ఇన్వేర్షన్ మరియు సెలక్షన్ ఆపరేటర్లను మళ్ళా మళ్ళా ఉపయోగించటం ద్వారా దానిని అభివృద్ధి చేస్తుంది.
మొదలుపెట్టటం
ముందుగా ఒక ప్రాథమిక జనాభాని ఎర్పరచటానికి చాలా వ్యక్తిగత పరిష్కారాలు ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా ఉత్పత్తి చెయ్యబడతాయి. ఆ జనాభా పరిమాణం సమస్య యొక్క స్వభావం పై ఆధారపడుతుంది కానీ సంక్లిష్టంగా చాలా వందల మరియు వేల సంఖ్యలో సాధ్యమైన పరిష్కారాలను కలిగి ఉంటుంది. సంప్రదాయబద్దంగా, సాధ్యమైన పరిష్కారాల యొక్క పూర్తి శ్రేణిని పరిగణలోకి దీసుకోవటం ద్వారా, ఆ జనాభా ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా ఉత్పత్తి చెయ్యబడుతుంది ( శోధన స్థలం  ). ఒక్కోసారి, ఎక్కడైతే సరైన పరిష్కారాలు దొరకటానికి అవకాశం ఉందొ ఆ ప్రాంతాలలో పరిష్కారాలు "నాటబడతాయి".
ఎంపిక

ప్రతీ తరువాత తరం సమయంలో, ఒక నూతన తరంను పుట్టించటానికి అప్పటికే మనుగడలో ఉన్న జనాభా నుండి ఒక భాగం ఎంపిక చెయ్యబడుతుంది. ఒక ఆరోగ్యం ఆధారిత పద్ధతి ద్వారా వ్యక్తిగత పరిష్కారాలు ఎంపిక చెయ్యబడతాయి, ఇక్కడ ఆరోగ్యం కలిగిన పరిష్కారాలు (ఒక అర్హత చర్య ద్వారా కొలవబడినట్టుగా) సంక్లిష్టంగా ఎంపిక చెయ్యబడతాయి. నిర్దిష్ట ఎంపిక పద్ధతులు ప్రతీ పరిష్కారం యొక్క ఆరోగ్యంను కొలుస్తాయి మరియు ముఖ్యంగా ఉత్తమ పరిష్కారాలను ఎంపిక చేస్తాయి. ఈ పద్ధతి చాలా సమయాన్ని తీసుకోవటం వలన, ఇతర పద్ధతులు జనాభా నుండి ఒక క్రమపద్దతి లేకుండా తీసుకున్న నమూనాను మాత్రమే పరీక్షిస్తాయి.
చాలా చర్యలు సంబంధమైనవిగా ఉంటాయి మరియు కొద్దిగా మాత్రమే ఆరోగ్యం కలిగిన పరిష్కారాలలో ఒక చిన్న భాగాన్ని మాత్రమే ఎంపిక చేసే విధంగా రూపొందించబడ్డాయి. ఇది జనాభా భిన్నత్వాన్ని పెద్దదిగా ఉంచటానికి, బాగాలేని పరిష్కారాల పై పరిణతి చెందక ముందే కలుసుకోవటాన్ని నివారించటానికి ఉపయోగపడుతుంది. ప్రసిద్ధి చెందిన మరియు బాగా-చదవబడ్డ ఎంపిక పద్ధతులు రౌలేట్టే వీల్ సెలక్షన్ మరియు టోర్నమెంట్ సెలక్షన్ లను కలిగి ఉంటాయి.
ప్రత్యుత్పత్తి

తరువాత చెయ్యవలసిన పనేంటంటే జన్యు ఆపరేటర్ల ద్వారా ఎంపిక చేసిన వాటి నుండి పరిష్కారాల జనాభా యొక్క రెండవ తరాన్ని ఉత్పత్తి చెయ్యటం: క్రాస్ ఓవర్ (రికామ్బినేషన్ అని కూడా పిలువబడుతుంది), మరియు/లేదా మ్యుటేషన్.
ఉత్పత్తి చెయ్యవలసిన ప్రతీ నూతన పరిష్కారానికి కూడా ఇంతకూ ముందు ఎంపిక చేసిన సమూహం నుండి పెంపకం కొరకు ఒక జత "తల్లిదండ్రుల" పరిష్కారాలు ఎంపిక చెయ్యబడతాయి. పైన సూచించిన క్రాస్ ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఒక "పిల్ల" పరిష్కారాన్ని ఉత్పత్తి చెయ్యటం ద్వారా చాలా మటుకు సంక్లిష్టంగా "తల్లిదండ్రుల" లక్షణాలను కలిగి ఉండే ఒక నూతన పరిష్కారం సృష్టించబడుతుంది. ప్రతీ నూతన పిల్లాడికి నూతన తలిదండ్రులు ఎంపిక చెయ్యబడతారు మరియు పరిహ్కారాల యొక్క నూతన జనాభా ఒక సరైన పరిమాణాన్ని చేరుకోనేంత వరకు ఈ విధానం కొనసాగుతూ ఉంటాది.
ఇద్దరు తల్లిదండ్రులను ఉపయోగించే విధానం పై ఆధారపడ్డ ప్రత్యుత్పత్తి విధానాలు చాలా మటుకు "జీవశాస్త్రంచే స్ఫూర్తి" పొందినప్పటికీ ఒక మంచి నాణ్యత కల క్రోమోజోంను ప్రత్యుత్పత్తి చెయ్యటానికి ఇద్దరు కంటే ఎక్కువ "తల్లిదండ్రులను" ఉపయోగించటం మంచిది అని కొన్ని పరిశోధనలు[1][2] సూచిస్తున్నాయి.
చివరకి ఈ పద్ధతులు ముందరి తరం నుండి వైవిధ్యంగా ఉన్న తరువాత తరం క్రోమోజోముల జనాభాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. సాధారణంగా జనాభా కొరకు ఈ పద్ధతి ద్వారా సరాసరి ఆరోగ్యం పెరుగుతుంది, ఎందుకంటే పైన సూచించిన కారణాల కొరకు తక్కువ ఆరోగ్యం కలిగిన పరిష్కారాల యొక్క చిన్న భాగంతో పాటుగా మొదటి తరం నుండి పెంపకం కొరకు కేవలం ఉత్తమ జీవులు మాత్రమే ఎంపిక చెయ్యబడతాయి.
ముగింపు
ఈ ఉత్పత్తి పద్ధతి ఒక ముగింపు స్థాయిని చేరుకోనేంత వరకు మరలా మరలా చెయ్యబడతాది. సాధారణ ముగింపు స్థితులు ఈ క్రింది విధంగా ఉంటాయి:
కనిష్ఠ అవసరాలను తృప్తిపరిచే విధంగా ఒక పరిష్కారం కనుగొనబడింది.
తరాల యొక్క స్థిరమైన సంఖ్య చేరుకోబడింది.
కేటాయించిన బడ్జెట్ (కంప్యుటేషన్ కాలం/డబ్బు) చేరుకోబడింది
గరిష్ఠ స్థాయి పరిష్కారాల ఆరోగ్యం చేరుకోబడుతున్నది లేదా ఇక ముందు వచ్చేవి ఇంకా ఏమాత్రం కూడా ఉత్తమ ఫలితాలను ఇవ్వలేవు అనే ఒక సమాంతర స్థాయికి చేరుకోవచ్చు.
మానవ తనిఖీ
పైవాటి మిశ్రమాలు
సాధారణ ఉత్పత్తి చెయ్యు జన్యు అల్గోరిథం తప్పుడుసంకేతాలు
వ్యక్తుల యొక్క ప్రాథమిక జనాభాను ఎంచుకొనుము.
ఆ జనాభాలో ఉన్న ప్రతీ వ్యక్తి యొక్క ఆరోగ్యంను పరీక్షించండి
ముగింపు వరకు ఆ తరంను పడే పడే ఉత్పత్తి చెయ్యు: (సమయ పరిధి, సరిపోయే అంత ఆరోగ్యం సాధించటం, మొదలైనవి.)
ప్రత్యుత్పత్తి కొరకు ఉత్తమ-ఆరోగ్యం వ్యక్తులను ఎంపిక చెయ్యు
ఒక ఆప్ స్ప్రింగ్కి జన్మను ఇవ్వటానికి నూతన వ్యక్తులను క్రాస్ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ చర్యల ద్వారా పెంచు
నూతన వ్యక్తుల యొక్క వ్యక్తిగత ఆరోగ్యంను పరీక్షించు
తక్కువ ఆరోగ్యం కలిగిన జనాభాను నూతన వ్యక్తులతో మార్పుచెయ్యు
గమనించిన విషయాలు
జన్యు అల్గోరిథం ద్వారా పరిష్కారాలను ఉత్పత్తి చెయ్యటం గురించి సాధారణంగా గమనించిన విషయాలు చాలా ఉన్నాయి:
సంక్లిష్ట సమస్యలకు మళ్ళీ మళ్ళీ ఆరోగ్యం చర్య పరీక్ష చెయ్యటం అనేది తరచుగా అసహజ ఎవల్యూషనరీ అల్గోరిథంల యొక్క నిషేధించే మరియు పరిధిలో ఉంచే విషయం. సంక్లిష్టంగా ఎక్కువ కోణాలను కలిగి ఉన్న బహుళ నమూనా సమస్యలకు సరైన పరిష్కారం కనుగోనటం అనేది తరచుగా చాలా ఖరీదైన ఆరోగ్యం చర్య పరీక్షలను కోరుకుంటుంది. నిర్మాణాలని సమర్ధంగా చెయ్యటం వంటి వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యల్లో, ఒక ఒంటరి చర్యను పరీక్షించటానికి చాలా గంటల నుండి చాలా రోజుల వరకు పూర్తి ప్రేరేపణ అవసరం అవుతుంది. సంక్లిష్టమైన ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతి అలాంటి సమస్యలను పరిష్కరించలేదు. ఈ విషయంలో, ఒక కచ్చితమైన పరీక్షకు వెళ్ళటం మరియు కంప్యుటేషన్ పరంగా సమర్ధమైన, దాదాపుగా ఉన్న ఆరోగ్యంను ఉపయోగించటం అనేవి తప్పనిసరి కావొచ్చు. సంక్లిష్టమైన వాస్తవ జీవిత సమస్యలను పరిష్కరించటానికి ఇష్టప్రకారం EA ను ఉపయోగించటానికి దాదాపుగా సరిపోయే నమూనాలను మిళితం చెయ్యటం అనేది చాలా మటుకు మంచి ఫలితాలను విధానం.
ఇందులో "ఉత్తమం" అనేది ఇతర పరిష్కారాలతో పోలిక మాత్రమే. ఫలితంగా ముగింపు లక్షణాలు ప్రస్ఫుటంగా లేవు.
చాలా సమస్యల్లో, GA లు ఆ సమస్య యొక్క మొత్తం సామర్థ్యం వైపు కాకుండా ఒక స్థానిక సామర్థ్యం వైపుగా లేదా ఒకదానితో ఇంకోటి మిళితం అయ్యే ప్రాంతాలు వైపుగా సమూహంలా ఏర్పడాలనే కోరికను కలిగి ఉండవచ్చు. అనగా దీర్ఘకాల ఆరోగ్యంను పొందటానికి స్వల్పకాల ఆరోగ్యంను ఎలా త్యాగం చెయ్యాలో దానికి తెలీదు. ఇలా జరగటం అనేది ఆరోగ్యం కలిగిన భూభాగం యొక్క ఆకారం పై ఆధారపడుతుంది: కొన్ని సమస్యలు ఒక మొత్తం సామర్ద్యం వైపుగా సులువైన అభివృద్దిని అందించవచ్చు, స్థానిక సామర్ధ్యాన్ని కనుగొనటానికి ఇతరులు దానిని ఇంకా సులభతరం చెయ్యొచ్చు. ఒక వైవిధ్యమైన ఆరోగ్యం చర్యను ఉపయోగించటం, మ్యుటేషన్ శాతాన్ని పెంచటం లేదా పరిష్కారాల యొక్క భిన్న జనాభాన్ని నిర్వహించే ఎంపిక పద్ధతులను ఉపయోగించటం ద్వారా ఈ సమస్యను భరించటానికి వీలుగా చెయ్యవచ్చు, అయితే నో ఫ్రీ లంచ్ సిద్దాంతం ఈ సమస్యకు ఎలాంటి సాధారణ పరిష్కారం లేదు అని రుజువు చేసింది. ఈ భిన్నత్వాన్ని నిర్వహించటానికి ఒక "నిచ్ పెనాల్టి"ను వాడటం అనేది ఒక సాధారణ పద్దతి, అయితే, కావలిసినంత పోలిక (నిచ్ చుట్టుకొలత) ఉన్న ఏదైనా వ్యక్తుల సమూహంకి జరిమానా జత చేస్తే ఆ తరువాత తరాలలో ఆ సమూహం ఉనికి తగ్గిపోతుంది, జనాభాలో (తక్కువ పోలిక కల) ఇతర వ్యక్తులు ఉండటానికి అనుమతి లభిస్తుంది. ఏది ఏమైనప్పటికీ ఆ సమస్య యొక్క విస్తీర్ణం ఆధారంగా ఈ ఉపాయం సమర్ధంగా ఉండకపోవచ్చు. జన్యు అల్గోరిథంలలో (మరియు జన్యు ప్రోగ్రామింగ్ లో) భిన్నత్వం అనేది చాలా ముఖ్యం ఎందుకంటే ఒక విధమైన జనాభాను క్రాసింగ్ ఓవర్ చెయ్యటం ద్వారా నూతన పరిష్కారాలు ఉత్పత్తికావు. ఎవల్యూషన్ విధానాలు మరియు ఎవోల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగు లలో భిన్నత్వం అనేది అంతగా అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇవి చాలా ఎక్కువగా మ్యుటేషన్ పై ఆధారపడతాయి.
ధైర్యమైన సమాచార జతల పై నిర్వహణ కష్టం, ఎందుకంటే తరువాత సమాచారంలో ఇక ఏమాత్రం అనుమతించబడని పరిష్కారాల దిశగా జన్యువులు సమూహంగా ఏర్పడవచ్చు. ఏదో ఒక విధంగా జన్యు భిన్నత్వాన్ని పెంచటం మరియు పరిష్కార నాణ్యత తగ్గినప్పుడు మ్యుటేషన్ వచ్చే అవకాశాలను పెంచటం ద్వారా (ట్రిగ్గర్డ్ హైపర్ మ్యుటేషన్ అని పిలువబడుతుంది) లేదా జన్యువుల సమూహంలోకి పూర్తిగా నూతనమైన, ఒక క్రమపద్దతి లేకుండా ఉత్పత్తి చెయ్యబడ్డ మూలకాలను అప్పుడప్పుడూ ప్రవేశపెట్టడం (రాండం ఇమ్మిగ్రెంట్స్ అని పిలువబడుతుంది) ద్వారా ముందస్తు సమూహ ఏర్పాటును అడ్డుకోవటం వంటి పలు నివారణ పద్దతులు సూచించబడ్డాయి. మరలా ఎవల్యూషన్ విధానాలు మరియు ఎవోల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగులు "కామ  విధానం" అని పిలువబడే దానితో పాటుగా అమలుచెయ్యవచ్చు, ఇందులో తలిదండ్రులు నిర్వహించబడరు మరియు నూతన తలిదండ్రులు పిల్లల నుండే ఎంపిక చెయ్యబడతారు. ఇది ధైర్యమైన సమస్యల పై ఎక్కువ ప్రభావాన్ని చూపిస్తుంది.
ఒకే ఒక సరైన/తప్పిన కొలతను ఏకైక ఆరోగ్యం కొలతగా కలిగి ఉన్న సమస్యలను GAs సమర్ధవంతంగా పరిష్కరించలేదు (నిర్ణయ సమస్యలు వంటివి), ఎందుకంటే ఆ పరిష్కారం పై సమూహంగా ఏర్పడటానికి ఎలాంటి అవకాశం లేదు (ఎక్కడానికి ఒక్క కొండ కూడా లేదు). ఈ విషయాలలో, ఒక క్రమపద్దతి లేని శోధన GA అంత వేగంతోనే ఒక పరిష్కారాన్ని కనుగొనవచ్చు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, ఆ పరిస్థితి విజయం/అపజయం ఏది ఇచ్చినప్పటికీ వైవిధ్యమైన ఫలితాలను పొందటానికి ఆ ప్రయత్నం (సాధ్యమైనంత వరకు) మళ్ళా మళ్ళా చెయ్యబడాలి, అప్పుడు విజయాలకి అపజయాలకి మధ్య నిష్పత్తి ఒక సరైన ఆరోగ్యం కొలతను అందిస్తుంది.
ఎంపిక అనేది చాలా ప్రస్ఫుటంగా ఒక ముఖ్యమైన జన్యు నిర్వాహకురాలు కానీ క్రాస్ఓవర్ విరుద్దంగా మ్యుటేషన్ ల యొక్క ప్రాధాన్యత పై అభిప్రాయం విభజింపబడింది. కొంతమంది వాదన ప్రకారం క్రాస్ఓవర్ చాలా ముఖ్యమైనది, అయితే సమర్ధమైన పరిష్కారాలు కోల్పోకుండా భరోసా ఇవ్వటానికి మాత్రమే మ్యుటేషన్ అవసరం ఉంది. ఇతరుల వాదన ప్రకారం ఒకే విధంగా ఉన్న ఒక పెద్ద జనాభాలో క్రాస్ఓవర్ అనేది కేవలం మ్యుటేషన్ ద్వారా కనుగొనబడ్డ నూతన విషయాలను పెంపొందించటానికి మాత్రమే ఉపయోగపడుతుంది మరియు ఒక విధంగా లేని జనాభాలో క్రాస్ఓవర్ అనేది దాదాపుగా ఒక పెద్ద మ్యుటేషన్ కి సమానం (చాలా మటుకు హానికరమైనది) ఫోగెల్ (2006) లో మ్యుటేషన్ ఆధారిత శోధనకి మద్దతు ఇచ్చే విధంగా చాలా సూచనలు ఉన్నాయి, కానీ అన్ని సమస్యల్లో కూడా నో ఫ్రీ లంచ్ సిద్దాంతం ఉంది, అందుచేత ఈ చర్చ ఒక నిర్దిష్ట సమస్యకి మాత్రమే పరిమితం అయ్యేంత వరకు ఈ అభిప్రాయాలకు విలువ లేదు.
తరచుగా, GAs కష్టమైన శోధన ప్రాంతాలకి కూడా ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా మంచి పరిష్కారాలను గుర్తించగలవు. ఇదే విషయం ఎవల్యూషన్ సిద్దాంతాలు మరియు ఎవల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగు లలో కూడా జరుగుతుంది.
నిర్దిష్ట ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలు మరియు సమస్య పరిస్థితులు కొరకు జన్యు అల్గోరిథాలు కంటే ఇతర ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథాలు ఇంకా మంచి పరిష్కారాలని కనుగొనవచ్చును (సమానమైన కంప్యుటేషన్ సమయాన్ని ఇస్తే). ఇతరేతరమైన మరియు ప్రశంసనీయమైన అల్గోరిథాలు ఎవల్యూషన్ విధానాలు, ఎవోల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగు, స్తిమ్యులేటేడ్ ఎనిలింగ్, గుస్సియన్ ఎడాప్షన్, హిల్ క్లైంబింగ్, మరియు స్వర్మ్ ఇంటెలిజెన్స్ (ఉదా: చీమల సమూహంను సమర్ధంగా చెయ్యటం, అణువు క్రిముల సమూహంను సమర్ధంగా చెయ్యటం) మరియు ఇంటిజేర్ లీనిఎర్ ప్రోగ్రామింగు ఆధారిత పద్ధతులను కలిగి ఉంటాయి . ఇక్కడ ప్రశ్న ఏంటంటే ఏవైనా సమస్యలు ఉంటె అవి జన్యు అల్గోరిథం లతో సరిపోతాయా లేదా (అనగా అలాంటి అల్గోరిథాలు ఇతరుల కంటే మంచివి అని), ఇది బాహ్యమైనది మరియు వాదనతో కూడుకున్నది.
ప్రస్తుతం యంత్రం ద్వారా నేర్చుకుంటున్న అన్ని సమస్యలతో పరిష్కరించాల్సిన ఒక సమస్య తరగతికి సరిపోయే అమరికలను కనుగొనటానికి మ్యుటేషన్ జరిగే అవకాశం, రికామ్బినేషన్ జరిగే అవకాశం మరియు జనాభా పరిమాణం వంటి విషయాలను సరిచెయ్యటం అనేది హర్షణీయం. చాలా తక్కువ ఉన్న మ్యుటేషన్ శాతం జన్యు సమూహం నాకు దారి తీయవచ్చు (ఇది దాని స్వభావంతో ఏ మాత్రం సంబంధం లేనిది). చాలా అధికంగా ఉన్న రికామ్బినేషన్ శాతం జన్యు అల్గోరిథం పరిణతి చెందక ముందే ఒక సమూహంలా ఏర్పడటానికి కారణం అవ్వవచ్చు. చాలా అధికంగా ఉన్న మ్యుటేషన్ శాతం ఒక అనుకూలమైన ఎంపిక ఉన్నప్పుడు తప్ప మిగతా సమయాలలో మంచి పరిష్కారాలు కోల్పోవటానికి దారి తీస్తుంది. మార్గదర్శి ఎంపికలో సహాయపడగల ఈ విషయాల కొరకు ఇప్పటి వరకు సిద్దాంతపరమైన పై మరియు క్రింది పరిధులు ఉన్నాయి కానీ ఆచరనీయమైనవి లేవు.
ఆరోగ్యం చర్యను అమలుచెయ్యటం మరియు పరీక్షించటం అనేది అల్గోరిథం యొక్క వేగం మరియు సామర్థ్యంలలో ఒక ముఖ్యమైన విషయం.
వైవిధ్యాలు
ఒక సాధారణ అల్గోరిథం ప్రతీ క్రోమోజోమును ఒక తీగ ముక్క లాగా సూచిస్తుంది. సంక్లిష్టంగా, సంఖ్యాపరమైన విషయాలు ఇంటిజేర్లు ద్వారా సూచించబడతాయి, అయితే కదులుతున్న స్థానాల ద్వారా సూచనలు కూడా సాధ్యమే. కదులుతున్న స్థానాల ద్వారా సూచించటం అనేది ఎవల్యూషన్ విధానాలు మరియు ఎవోల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగు లకు సాధారణం. వాస్తవ విలువ కలిగిన జన్యు అల్గోరిథాలు యొక్క భావము అందించబడింది కానీ నిజానికి అది తప్పుగా పిలవబడింది ఎందుకంటే 1970 లో హోల్లాండ్ చే సూచించబడ్డ బిల్ద్న్గ్ బ్లాక్ సిద్దాంతాన్ని అది వాస్తవానికి సూచించదు. సిద్దంతపరమైన మరియు ప్రయోగాత్మకమైన ఫలితాలు పై ఆధారపడినప్పటికీ ఈ సిద్దాంతం మద్దతు లేకుండా లేదు (క్రింద చూడుము). ఒక ప్రాథమిక అల్గోరిథం క్రాస్ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ లను ఒక బిట్ స్థాయిలో చేస్తుంది. ఇతర విషయాలు క్రోమోజోమును ఒక సూచన పట్టికలో నమోదుచేయ్యబడ్డ సంఖ్యల యొక్క జాబితాలు, అనుసందానించబడ్డ జాబితాలో నోడ్లు, హాష్లు, వస్తువులు లేదా ఏదైనా ఇతర ఊహాత్మక సమాచార నిర్మాణం మొదలైనవాటిగా పరిగణిస్తాయి. క్రాస్ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ లు సమాచార మూలక పరిధులను గౌరవిన్చటానికి చెయ్యబడతాయి. చాలా సమాచార రకాలకు నిర్దిష్ట వైవిధ్య ఆపరేటర్లను తయారుచెయ్యవచ్చు. వివిధ క్రోమోజోమల్ సమాచార రకాలు వివిధ నిర్దిష్ట సమస్య విభాగాలకు మంచిగా లేదా చెడ్డగా పనిచేస్తాయి.
ఇంటిజర్లు యొక్క బిట్ స్త్రీంగ్ సూచనలు ఉపయోగించినప్పుడు, గ్రే కోడింగ్ తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ విధంగా ఇంటిజర్లలో చిన్న మార్పులు మ్యుటేషన్లు లేదా క్రాసోవర్లు ద్వారా తక్షణమే ప్రభావితం అవుతాయి. ఇది హమ్మింగ్ వాల్స్ అని పిలువబడే వాటి వద్ద పరిణతి చెందక ముందే సమూహంగా ఎర్పడటాన్ని నివారించటానికి సహాయపడుతుంది, ఇందులో ఒక క్రోమోజోమును ఒక మంచి పరిష్కారంగా మార్చటానికి ఒకేసారి చాలా ఎక్కువ మ్యుటేషన్లు (లేదా క్రాస్ఓవర్ కార్యక్రమాలు) జరగాలి.
ఇతర విధానాలు క్రోమోజోములను సూచించటానికి బిట్ స్ట్రింగులకు బదులుగా వాస్తవ విలువ కలిగిన సంఖ్యల యొక్క వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. సిద్దాంతపరంగా, అక్షరం ఎంత చిన్నది అయితే అంత మంచి పనితనం చూపిస్తుంది కానీ దీనికి విరుద్దంగా వాస్తవ విలువ కలిగిన క్రోమోజోములను వినియోగించటం ద్వారా మంచి ఫలితాలు వచ్చాయి.
ఎలాంటి మార్పు లేకుండా ప్రస్తుత తరం నుండి మంచి జీవులను తరువాత తరానికి తరలించటానికి అనుమతించటం అనేది ఒక నూతన జనాభాను నిర్మించే సాధారణ పద్ధతి యొక్క ఒక విజయవంతమైన (కొద్దిగా) విధానం. ఈ విధానం ఎలిటిస్ట్ సెలక్షన్ అని పిలువబడుతుంది.
జన్యు అల్గోరిథంలను సమాంతరంగా అమలుచెయ్యటం అనేది రెండు రుచులలో వస్తుంది. గరుకుగా ముక్కలు చెయ్యబడ్డ సమాంతర జన్యు అల్గోరిథాలు కంప్యూటర్ పై ఉన్న ప్రతీ నోడ్ కి మరియు ఆ నాడులలో వలసపోతున్న వ్యక్తులకు ఒక జనాభాను ఊహిస్తాయి. మెత్తగా ముక్కలు చెయ్యబడ్డ సమాంతర జన్యు అల్గోరిథాలు ఎంపిక మరియు ప్రత్యుత్పత్తి కోసం పొరుగు వ్యక్తులతో కలిసి పనిచేసే ప్రతీ ప్రాసెసర్ నోడ్ పై ఒక వ్యక్తిని ఊహిస్తాయి.
ఆన్లైన్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలు కొరకు జన్యు అల్గోరిథాలు వంటి ఇతర విధానాలు ఆరోగ్యం చర్యలో సమయం పై ఆధారపడటాన్ని లేదా ధ్వనిని ప్రవేశపెడతాయి.
GA ను ఇతర ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులతో మిళితం చెయ్యటం అనేది చాలా ప్రభావితమైనది. సాధారణంగా మంచి పూర్తి పరిష్కారాలను కనిపెట్టటంలో GA చాలా బాగా పనిచేస్తాది కానీ కచ్చితమైన సమర్ధతను కనుగొనటానికి కొన్ని చివర మ్యుటేషన్లను కనిపెట్టటంలో మాత్రం అసమర్ధమైనది. ఇతర వృత్తి రహస్యాలు (సింపుల్ హిల్ క్లైంబింగ్ వంటివి) ఒక పరిమిత ప్రాంతంలో కచ్చితమైన సమర్ధతను కనుగొనటంలో చాలా సమర్దమైనవి. GA మరియు హిల్ క్లైంబింగ్ లను మార్చి ఉపయోగించటం వలన GA యొక్క సమర్ధతను పెంచవచ్చు అలానే హిల్ క్లైంబింగ్ శక్తి లేకుండా ఉండటాన్ని అధిగమించవచ్చు.
అనగా జన్యు వైవిధ్యం యొక్క నియమాలు సహజమైన విషయంలో వేరే అర్ధాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు-అన్ని భాగాలు కూడా ఒక వరుసలో సరిగా నిల్వచెయ్యబడితే - క్రాసింగ్ఓవర్ తండ్రి DNA నుండి కొన్ని భాగాలను జట చెయ్యటం ద్వారా తల్లి DNA నుండి కొన్ని భాగాలను కలుపుతుంది మరియు ఇది అలా కొనసాగించబడుతుంది. ఇది దాదాపుగా ఫినోటైప్ భూభాగంలో ఒక అంచును అనుసరించే వెక్టార్లను జత చెయ్యడం వంటి ప్రక్రియ. అందుచేత పద్ధతి యొక్క సామర్ధత అనేది పరిమాణం యొక్క పలు వరుసల ద్వారా పెంచబడతాది. అంటే కాకుండా, ఒక వరుస క్రమంలో లేదా మనుగడ లేదా సమర్ధతకి అనుకూలంగా ఏదైనా ఇతర తగిన క్రమంలో ఇంకొన్ని అడుగులను పెట్టే అవకాశంను ఇన్వేర్షన్ ఆపరేటర్ కలిగి ఉంది. (దుష్టాంతము కొరకు [3] లేదా ఉదాహరణకు ప్రయాణిస్తున్న అమ్మకందారుల సమస్యను చూడుము.)
జనాభా-ఆధారిత అభివృద్దిని నేర్చుకోవటం అనగా ఒక జనాభా అనేది దాని యొక్క వ్యక్తిగత సభ్యులులా కాకుండా మొత్తంగా ఉద్భవించటం.
సమస్య విభాగాలు
జన్యు అల్గోరిథాలు ఇచ్చే పరిష్కారాలకి సరిగ్గా సరిపోయే సమస్యలు, కాలపట్టిక తయారీ మరియు సమయ కేటాయింపు సమస్యలను కలిగి ఉంటాయి మరియు సమయ పట్టికను నిర్ణయించే చాలా సాఫ్ట్వేర్లు GA ల ఆధారితాలు. GAs ఇంజనీరింగ్కి కూడా ఉపయోగించబడ్డాయి. జన్యు అల్గోరిథాలు పూర్తి సమర్ధంగా చెయ్యటం సమస్యలను పరిష్కరించటానికి తరచుగా ఉపయోగించబడే విధానాలు.
బొటన వేలు యొక్క ఒక సాధారణ నియమంలా జన్యు అల్గోరిథాలు కూడా ఒక సంక్లిష్ట ఆరోగ్యం భూభాగాలను కలిగి ఉన్న సమస్య విభాగాలలో ఉపయోగపడతాయి ఎందుకంటే ఒక సంప్రదాయబద్దమైన హిల్ క్లైంబింగ్ అల్గోరిథం ఇరుక్కుపోకుండా ఉండటానికి స్థానిక సామర్ధ్యం నుండి జనాభాను దూరంగా తీసుకువెళ్ళే విధంగా రికామ్బినేషన్ తయారుచెయ్యబడింది.
చరిత్ర
పరిణామము యొక్క కంప్యూటర్ ప్రేరేపణలు చాలా మటుకు 1954లో నీల్స్ ఆల్ బర్రిసెలి చేసిన పరిశోధనతో ప్రారంభం అయ్యాయి, అతను ప్రిన్స్టన్, న్యూజెర్సీలో ఉన్న ఇన్స్టిట్యూట్ ఫర్ అడ్వాన్స్డ్ స్టడీ వద్ద కంప్యూటర్ ను ఉపయోగించేవాడు.[4][5] అతని 1954 ప్రచురణ అంత ఎక్కువగా గుర్తింపు పొందలేదు.[6] ఆస్ట్రేలియన్ పరిమాణాత్మక జన్యుశాస్త్రవేత్త అయిన అలెక్స్ ఫ్రాసేర్ కొలవటానికి వీలున్న ఒక ప్రత్యేక లక్షణాన్ని నియంత్రిస్తున్న బహుళ ప్రాంతాలను కలిగి ఉన్న జీవుల యొక్క అసహజ ఎంపికను ప్రోత్సహించటం అను విషయం పై 1957లో మొదలుపెట్టి వరుసగా పలు కాగితాలను ప్రచురించాడు. ఈ ప్రారంభాల నుండి జీవశాస్త్రవేత్తలచే పరిణామము యొక్క కంప్యూటర్ ప్రేరేపణలు అనేవి 1960ల మొదలు నాటికి సర్వసాధారణం అయిపోయాయి మరియు ఆ పద్ధతులు ఫ్రాసేర్ మరియు బర్నేల్ (1970) [7] మరియు క్రోస్బి (1973) [8] లచే రచించబడిన పుస్తకాలలో వర్ణించబడ్డాయి. ఫ్రాసేర్ యొక్క ప్రేరేపణలు ఆధునిక జన్యు అల్గోరిథాలు యొక్క అవసరమైన విషయాలు అన్నింటినీ కలిగి ఉన్నాయి. దానితో పాటుగా హన్స్ బ్రేమేర్మన్ 1960 లలో వరుసగా ప్రచురించిన కాగితాలు కూడా రికామ్బినేషన్, మ్యుటేషన్ మరియు సెలెక్షన్ లను చూపిస్తున్న సమర్ధమైన సమస్యల పరిష్కారం యొక్క జనాభాను దత్తతు తీసుకున్నాయి. బ్రేమేర్మన్ యొక్క పరిశోధన ఆధునిక జన్యు అల్గోరిథాలు యొక్క విషయాలను కూడా కలిగి ఉంది. ముందుగా దారిచూపిన ఇతరులలో రిచర్డ్ ఫ్రైద్బర్గ్, జార్జి ఫ్రైడ్మన్, మరియు మైఖేల్ కన్రాద్ లు ముఖ్యమైనవారు. అనేక పూర్వపు కాగితాలు ఫోగెల్ (1998) చే తిరిగి ప్రచురింపబడ్డాయి.[9]
బర్రిసెల్లి 1963లో నివేదించిన పరిశోధనలో ఒక సాధారణ ఆటను ఆడటానికి కల సామర్థ్యం యొక్క పరిణామంను ప్రేరేపించినప్పటికీ, [10] 1960 మరియు 1970 మొదలు వరకు ఇంగో రేచెంబెర్గ్ మరియు హన్స్-పాల్ స్చ్వేఫెల్లు చేసిన పరిశోధన ఫలితంగా అసహజ పరిణామం విస్తారంగా గుర్తించబడ్డ సమర్ధమైన పద్ధతి అయ్యింది - పరిణామం విధానాలు ద్వారా రేచెంబెర్గ్ యొక్క సమూహం క్లిష్టమైన ఇంజనీరింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించగాలిగారు.[11][12][13][14] లారెన్స్ జె. ఫోగెల్ యొక్క ఎవల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగ్ వృత్తి రహస్యం అనేది ఇంకో విధానం, అసహజ తెలివిని ఉత్పత్తి చెయ్యటానికి ఇది సూచించబడింది. వాస్తవానికి ఎవల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగ్ పర్యావరనాలను అంచనా వెయ్యటానికి స్థిరమైన స్థాయి యంత్రాలను ఉపయోగించింది మరియు అంచనా వేసిన తర్కమును సమర్ధంగా చెయ్యటానికి వైవిధ్యం మరియు ఎంపికను ఉపయోగించింది. 1970లు మొదలులో జాన్ హోల్లాండ్ చేసిన పరిశోధన మరియు ముఖ్యంగా అతని పుస్తకం ఎడాప్తేషన్ ఇన్ నాచురల్ అండ్ ఆర్టిఫిషియల్ సిస్టమ్స్ (1975) వలన జన్యు అల్గోరిథాలు చాలా ప్రసిద్ధి చెందాయి. మిచిగాన్ విశ్వవిద్యాలయం వద్ద హోల్లాండ్ మరియు అతని విద్యార్థులు చేసిన సెల్లులార్ ఆతొమాట పరిశోధనలతో అతని పరిశోధన ఉద్భవించింది. తరువాత తరం యొక్క నాణ్యతను అంచనా వెయ్యటానికి హోల్లాండ్ యొక్క స్చేమ సిద్దాంతం అని పిలువబడే ఒక పద్దతైన ఫ్రేమ్ వర్క్ ను హోల్లాండ్ ప్రవేశపెట్టాడు. పిత్త్స్బుర్గ్, పెన్స్యల్వనియాలో జన్యు అల్గోరిథాలు పై జరిగిన మొదటి అంతర్జాతీయ సమావేశం జరిగినప్పుడు 1980 మధ్య నాటి వరకు GA లలో పరిశోధన చాలా మటుకు సిద్దాంతపరంగా ఉండిపోయింది.
విద్యాపరమైన ఆసక్తి పెరగటం వలన నాటకీయంగా పెరిగిన డెస్క్టాపు కంప్యుటేషనల్ శక్తి ఈ నూతన వృత్తి రహస్యంను ఆచరణలో పెట్టటానికి అనుమతించింది. 1980ల చివరిలో, జనరల్ ఎలక్ట్రిక్ ప్రపంచపు మొదటి గణ్యు అల్గోరిథం ఉత్పత్తిని అమ్మటం మొదలుపెట్టింది, ఇది పారిశ్రామిక అవసరాలకై మెయిన్ఫ్రేమ్ ఆధారంగా తయారు చెయ్యబడ్డ ఒక పరికరం. 1989లో, ఆక్ష్కెలిస్ సంస్థ ఎవోల్వేర్ను ఇదుదల చేసింది, ఇది ప్రపంచపు రెండవ GA ఉత్పత్తి మరియు డెస్క్టాపు కంప్యూటర్లకు మొదటిది. ది న్యూయార్క్ టైమ్స్ సాంకేతిక పరిజ్ఞాన రచయిత జాన్ మర్కొఫ్ [15] ఎవోల్వేర్ గురించి 1990లో వ్రాసాడు.
సంబంధిత వృత్తి రహస్యాలు
యాంట్ కాలనీ ఆప్టిమైజేషన్ (ACO) పరిష్కార దూరాన్ని దాటటానికి మరియు స్థానికంగా ఉత్పత్తి ఇచ్చే ప్రాంతాలను కనుగొనటానికి చాలా చీమలను (లేదా ఏజెంట్లను) ఉపయోగిస్తుంది. సాధారణంగా ఇది జన్యు అల్గోరిథాలు మరియు స్థానిక శోధన యొక్క ఇతర రూపాలలో కంటే తక్కువ స్థాయిలో ఉండటం వలన ఇది మొత్తం లేదా తాజా సమాచారం దొరకని సమస్యలకి కూడా పరిష్కారాలను ఉత్పత్తి చెయ్యగలుగుతుంది మరియు అందువల్ల ఇతర పద్ధతులు వినియోగించబడలేవు.
బాక్తీరియలాజిక్ అల్గోరిథంలు (BA) ఎవోల్యుషనరీ ఎకాలజి చే మరియు ముఖ్యంగా బాక్తీరియలాజిక్ దత్తతు ద్వారా స్ఫూర్తి పొందాయి. ఎవోల్యుషనరీ ఎకాలజి అనగా జీవుల గురించి వాటి యొక్క పర్యావరణ విషయాలను పరిగణలోకి తీసుకొని పరిశోదించటం, అవి ఆ పర్యావరణానికి ఎలా అలవాటు పడ్డాయో తెలుసుకోవటం దీని యొక్క లక్ష్యం. ఒక వైవిధ్యమైన పర్యావరణంలో ఆ మొత్తం పర్యావరణానికి సరిపోయే ఒకే జీవిని కనుగోనలేము అనేది దీని యొక్క ప్రాథమిక ఉద్దేశం. అందువలన జనాభా స్థాయిలోనే కారణం చూపాల్సిన అవసరం ఉంది. BAs మిశ్రమ స్థిరీకరణ సమస్యలు (సెల్ఫోన్లకు యాంటెన్నాలు, పట్టణ ప్రణాళికా రచన, మొదలైనవి) లేదా సమాచారం వెలికితియ్యటం వంటి సమస్యల్లో GAs కంటే మంచి ఫలితాలను చూపించాయి.[16]
క్రాస్-ఎంట్రోపి విధానం క్రాస్-ఎంట్రోపి విధానం (CE) లక్షణాలను నిర్దేశిచిన ఒక ప్రోబబిలిటి పంపిణీ ద్వారా వ్యక్తులకు పరిష్కారాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. తరువాత ఉత్పత్తిలో ఇంకా మంచి నమూనాలను చెయ్యటానికిగాను క్రాస్-ఎంట్రోపి తగ్గించటం ద్వారా లక్షణాలు ఎప్పటికప్పుడు కాలానుగుణంగా మార్చబడతాయి.
కల్చరల్ అల్గోరిథం (CA) దాదాపుగా జంతు అల్గోరిథంను పోలి ఉన్న జనాభాను కలిగి ఉంటాది మరియు దానితో పాటుగా నమ్మకమైన జాగా అని పిలువబడే ఒక జ్ఞాన విషయాన్ని కూడా కలిగి ఉంటాది.
ఎవల్యూషన్ స్త్రాటజీస్ (ES, రేచెంబెర్గ్, 1994 చూడుము) మ్యుటేషన్ మరియు మధ్యస్థ మరియు ప్రత్యేక రికామ్బినేషన్ల ద్వారా వ్యక్తులను పరిణామం చెందిస్తాయి. ES అల్గోరిథాలు వాస్తవ-విలువ విభాగంలోని సమస్యలను పరిష్కరించటానికి ప్రత్యేకంగా తయారుచెయ్యబడ్డాయిశోధన కొరకు నియంత్రణా విషయాలను సర్దుబాటు చెయ్యటానికి ఇవి స్వీయ-దత్తతును ఉపయోగిస్తాయి.
ఎవోల్యుషనరీ ప్రోగ్రామింగు (EP) ప్రాథమికంగా మ్యుటేషన్ మరియు ఎంపిక మరియు న్యాయమైన వివరణలు కలిగి ఉన్న పరిష్కారాల జనాభాను కలిగి ఉంటాది. అవి లక్షణాలను అనుగుణంగా సర్దటానికి స్వీయ-దత్తతును ఉపయోగిస్తాయి మరియు పలు తల్లిదండ్రుల నుండి సమాచారాన్ని మిళితం చెయ్యడం వంటి ఇతర వైవిధ్యమైన చర్యలను కూడా కలిగి ఉంటాయి.
ఎక్స్త్రీమల్ ఆప్టిమైజేషన్ (EO), అభ్యర్థి పరిష్కారాల యొక్క జనాభాతో పనిచేసే GAs లా కాకుండా, EO ఒకేఒక పరిష్కారంలో ఉద్భావిస్తాది మరియు అస్సలు బాగాలేని విషయాలకు స్థానిక మార్పులు చేస్తాది. ప్రతీ పరిష్కార పదార్దాలు కూడా ఒక నాణ్యతా ప్రమాణాన్ని అందుకోనటానికి అనుమతిచ్చే విధంగా ఒక సరైన విధానాన్ని ఎంపిక చెయ్యాలని ఇది కోరుతుంది ("ఆరోగ్యం"). ఈ అల్గోరిథం వెనుక ఉంది నడిపించే సూత్రం ఏంటంటే తక్కువ నాణ్యత ఉన్న పదార్ధాలను ఎంపిక చేసి తొలగించటం ద్వారా ఉద్భవిస్తున్న పురోగతి సాధించటం మరియు వాటిని ఒక క్రమపద్దతి లేకుండా ఎంపిక చేసిన పదార్ధాలతో మార్పు చెయ్యటం. అందువల్ల ఉత్తమ పరిష్కారాలను తయారుచెయ్యటానికి మంచి పరిష్కారాలను ఎంపిక చేసే GAతో ఇది కచ్చితంగా విభేదిస్తుంది.
గుస్సియన్ అడాప్షన్ (నార్మల్ లేదా నేచురల్ అడాప్షన్, GA తో పొరబాటు పడకుండా ఉండటానికి NA గా పిలువబడింది) సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ వ్యవస్థలు యొక్క తయారీ ఫలితమును పెంచటం కొరకు ఉద్దేశించబడింది. అది సాధారణ పారామేత్రిక్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం కూడా ఉపయోగించబడవచ్చు. అంగీకరించదగిన అన్ని ప్రాంతాలు మరియు గుస్సియన్ పంపిణీలకు సరిపోయే ఒక నిర్దిష్ట సిద్దాంతం పై ఇది ఆధారపడుతుంది. NA యొక్క సమర్ధత సమాచార సిద్దాంతం మరియు సమర్ధత యొక్క ఒక నిర్దిష్ట సిద్దాంతంలపై ఆధారపడుతుంది. దాని యొక్క సమర్ధత సమాచారంను కోరుకుంటున్న పనిచె భాగించబడిన సమాచారం అని నిర్వచిమ్పబడుతుంది.[17] NA ఒక వ్యక్తీ యొక్క ఆరోగ్యంను కాకుండా సరాసరి అర్హతను పెంచుతుంది, అందువలన పర్వతాల మధ్య ఉన్న లోయలు మాయం అయిపోయే విధంగా ఆ భూభాగం చదును చెయ్యబడుతుంది. అందువల్ల ఆరోగ్యం భూభాగంలో స్థానిక ఎత్తులను నివారించాలనే ఒక నిర్దిష్టమైన "తీవ్ర కోరిక"ను ఇది కలిగి ఉంటాది. సందర్భ మాత్రికను దత్తతు తీసుకోవటం ద్వారా పదునైన అడ్డంకులను కూడా అధిగామించతంలో NA మంచి పనితనాన్ని చూపిస్తాది, ఎందుకంటే NA గుస్సియన్ యొక్క ఒక లోపం అయిన (సరాసరి సమాచారం) ను ఎక్కువ చెయ్యవచ్చు మరియు అదే సమయంలో సరాసరి ఆరోగ్యంను స్థిరంగా ఉంచుతుంది.
జెనెటిక్ ప్రోగ్రామింగు (GP) జాన్ కోజా చే వృద్ది చెయ్యబడ్డ ఒక సంబంధిత వృత్తి పరిజ్ఞానం, ఇందులో చర్య లక్షణాలకు బదులుగా కంప్యూటర్ కార్యక్రమాలు సమర్ధవంతం చెయ్యబడతాయి. జెనెటిక్ ప్రోగ్రామింగు దత్తతు చేసుకోవటానికి కంప్యూటర్ కార్యక్రమాలను సూచించటానికి తరచుగా జన్యు అల్గోరిథంలకి చాలా ముఖ్యమైన జాబితా నిర్మాణాలకి బదులుగా చెట్టు ఆధారిత అంతర సమాచార నిర్మాణాలను సూచిస్తాది.
గ్రూపింగ్ జెనెటిక్ అల్గోరిథం (GGA) అనేది GA యొక్క ఒక పరిణామం, ఇక్కడ సంప్రదాయ GAs మాదిరిగా దృష్టి ఒంటరి వస్తువుల నుండి వస్తువుల సమూహాలకు లేదా ఉపసమూహాలకు మరలుతుంది.[18] ఈ GA పరిణామం వెనుక ఉన్న సలహా ఏమనయూల్ ఫల్కేనయూర్చే క్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించటానికి గాను ఇవ్వబడింది, a.k.a. సమూహాలుగా ఏర్పడటం లేదా ముక్కలవ్వటం వంటి సమస్యల్లో ఒక వస్తువుల జత సమర్ధమైన మార్గంలో విడిపోయిన ఒక సమూహం వలె విభాజింపబడాలి, వస్తు సమూహాల లక్షణాలను జన్యువులకి సమానంగా చెయ్యటం ద్వారా దీనిని ఇంకా బాగా చేరుకోవచ్చు. ఇలాంటి రకమైన సమస్యలు బిన్ ప్యాకింగ్, లైన్ బాలన్సింగ్, w.r.t. ఒక దూరపు కొలతను సమూహంలా చెయ్యటం, సమాన కుప్పలు, మొదలైనవాటిని కలిగి ఉంటాయి, వీటి పై సంప్రదాయ GAs చాలా తక్కువగా పనిచేస్తాయి అని నిరూపించబడింది. జన్యువులను సమూహాలతో సమానంగా చెయ్యటం వలన సాధారణంగా వైవిధ్యమైన పొడవుతో ఉన్న క్రోమోజోములను మరియు మొత్తం వస్తు సమూహాలను మార్చివేసే ప్రత్యేక జన్యు ఆపరేటర్లను ఆచరణలో పెడుతుంది. ముఖ్యంగా బిన్ ప్యాకింగ్ కొరకు మర్టేల్లో మరియు టొథ ల యొక్క పైచేయి సాధించు లక్షనాలచే సంకరం చెయ్యబడ్డ ఒక GGA ఈ నాటికి కూడా ఉత్తమ వృత్తి రహస్యం.
హార్మొనీ సెర్చ్ (HS) అనేది స్వరపరిచే క్రమంలో సంగీత విద్వాంసుల ప్రవర్తనలను అనుకరణ చేసే ఒక అల్గోరిథం.
ఇంటరాక్టివ్ ఎవోల్యుషనరీ అల్గోరిథంలు మానవ పరీక్షను ఉపయోగించుకొనే ఎవోల్యుషనరీ అల్గోరిథంలు. ఎక్కడైతే ఒక కంప్యుటేషనల్ ఆరోగ్యంను తయారుచెయ్యటం కష్టం అవుతుందో అలాంటి విభాగాలకు ఇవి సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి, ఉదాహరణకు, వినియోగదారుల సుందర్యపరమైన ప్రాధాన్యాలకి సరిపోయే విధంగా ఉద్భవిస్తున్న చిత్రాలు, సంగీతం, కళాత్మక నమూనాలు మటియు విధానాలు.
మేమేటిక్ అల్గోరిథం (MA), సంకర జన్యు అల్గోరిథం అని కూడా పిలువబడుతుంది, ఇది మిగతా వాటితో పోల్చి చూస్తే ఎవోల్యుషనరీ చక్రం జరుగుతున్నప్పుడు ఒక స్థానిక శోధనను అమలుచేసే ఒక నూతన ఎవోల్యుషనరీ విధానం. మేమేటిక్ అల్గోరిథాలు అనే ఆలోచన మేమెలు నుండి వచ్చింది, ఇవి జన్యువులులా కాకుండా తమను తాము దత్తతు తీసుకోగలవు. కొన్ని సమస్య ప్రాంతాలలో అవి సంప్రదాయ ఎవోల్యుషనరీ అల్గోరిథాలు కంటే ఎక్కువ సమర్ధంగా చూపబడ్డాయి.
రియాక్తివ్ సెర్చ్ ఆప్టిమైజేషన్ (RSO) ఉప-చిహ్న యంత్రం నేర్చుకొనే వృత్తి రహస్యాలను సంక్లిష్ట ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించటం కోసం శోధన సంబంధిత విషయాలలో మిళితం చెయ్యాలని వాదిస్తుంది. స్పందించే అను పదం శోధన సమయంలో జరిగే విషయాల ముఖ్యమైన లక్షణాలు యొక్క స్వీయ-చూనింగ్ కొరకు అంతర ఆన్లైన్ నిమిషాల ద్వారా తక్షణ స్పందన ఇవ్వటాన్ని సూచిస్తాది. స్పందించే శోధన కొరకు ఆసక్తి కల పద్ధతులు, యంత్రం ద్వారా నేర్చుకోవటం మరియు సంఖ్యాశాస్త్రం, ముఖ్యంగా బలవంతంగా నేర్చుకోవటం, చురుకుగా లేదా ప్రశ్నార్ధకంగా నేర్చుకోవటం, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు మెటా-హ్యూరిస్టిక్కులు వంటి వాటిని కలిగి ఉంటాయి.
స్తిమ్యులేటేడ్ ఎనీలింగ్ (SA) అనేది ఒక సంబంధిత సంపూర్ణ ఆప్టిమైజేషన్ వృత్తి రహస్యం, అది ఒక ఒంటరి పరిష్కారం పై ఒక క్రమంలేని మ్యుటేషన్ లను పరీక్షించటం ద్వారా శోధన దూరాన్ని అధిగమిస్తుంది. ఆరోగ్యంను పెంచే మ్యుటేషన్ ఎల్లప్పుడూ అంగీకరించబడుతుంది. ఆరోగ్యంను తగ్గించే ఒక మ్యుటేషన్ చాలా మటుకు ఆరోగ్యంలో ఉన్న తేడా మరియు తగ్గుతున్న ఉష్ణోగ్రత లక్షణం ఆధారంగా అంగీకరించబడుతుంది. SA ఉపన్యాసంలో, ఎవరైనా సరే గరిష్ఠ ఆరోగ్యం బదులు తక్కువ శక్తిని కోరుకోనేవాటి గురించే మాట్లాడతారు. ఒక అధిక స్థాయి మ్యుటేషన్ తో మొదలుపెట్టి మరియు ఇచ్చిన కాలపట్టిక అనుగుణంగా కాలక్రమాన తగ్గించుకుంటూ రావటం ద్వారా SA ఒక ప్రామాణిక GA అల్గోరిథంలో కూడా ఉపయోగించబడవచ్చును.
సంబంధిత ఆప్టిమైజేషన్ అనేది GAs మరియు అసంఖ్యాకంగా ఇతర విధానాలను కలిగి ఉన్న పలు పద్ధతుల గొడుగు.
టబు సెర్చ్ (TS) అనేది స్తిమ్యులేటేడ్ ఎనీలింగ్ మాదిరిగానే ఉంటాది, ఇవి రెండూ కూడా ఒక ఒంటరి పరిష్కారం యొక్క మ్యుటేషన్ లను పరీక్షించటం ద్వారా పరిష్కార దూరాన్ని వేరొక దిశలో తీసుకువెళతాయి. స్తిమ్యులేటేడ్ ఎనీలింగ్ కేవలం ఒక మ్యుటేతేడ్ పరిష్కారాన్ని మాత్రమే ఉత్పత్తి చేస్తుంది కానీ టబు సెర్చ్ చాలా మ్యుటేతేడ్ పరిష్కారాలను ఇస్తుంది మరియు ఉత్పత్తి చెయ్యబడ్డ వాటిలో అల్ప శక్తి ఉన్న వాటితో పరిష్కారం వైపు కదులుతుంది. ఇదే విధానం మరలా మరలా కొనసాగకుండా ఉండటానికి మరియు పరిష్కార దూరం ద్వారా గొప్ప కదలికను ప్రోత్సహించటానికి, పాక్షిక లేదా పూర్తీ పరిష్కారాల యొక్క ఒక టబు జాబితా నిర్వహించబడతాది. పరిష్కారం, పరిష్కార దూరాన్ని అధిగమించినప్పుడు అప్డేట్ అయ్యే టబు జాబితా యొక్క మూలకాలను కలిగి ఉన్న పరిష్కారం వైపు కదలటం అనేది నిషేధించబడింది.
బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహ
జన్యు అల్గోరిథాలు అమలు చెయ్యటానికి చాలా సులువుగా ఉంటాయి కానీ వాటి ప్రవర్తనను అర్ధం చేసుకోవటం కష్టం. ముఖ్యంగా అవి తరచుగా అధిక ఆరోగ్యం కలిగిన పరిష్కారాలను విజయవంతంగా ఎందుకు ఉత్పత్తి చేస్తున్నాయి అని అర్ధం చేసుకోవటం చాలా కష్టం. బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహ (BBH) ఈ క్రింది వాటిని కలిగి ఉంటాది:
"నిర్మాణ ఇటుకలు"ను తిరిగి కలపటం ద్వారా దత్తతును చేసే సారాంశం నుండి దత్తతు తీసుకున్న పని చెయ్యు విధానం యొక్క వివరణ, అనగా సరాసరి స్థాయికి పైన ఉన్న ఆరోగ్యంతో తక్కువ స్థాయి, అల్ప నిర్వచన పొడవు కల నమూనాలు.
ఈ సారాంశం నుండి దత్తతు తీసుకున్న పని చెయ్యు విధానంను పరిపూర్ణంగా మరియు సమర్ధంగా అమలు చెయ్యటం ద్వారా ఒక జన్యు అల్గోరిథం దత్తతు తీసుకొనే ఒక ఊహాత్మక విషయం.
(గోల్డ్బెర్గ్ 1989:41) అవ్యవహారికంగా దత్తతు తీసుకోబడ్డ విధానాన్ని ఈ క్రింది విధంగా వర్ణించాడు:
సామర్ధ్యపరంగా అధిక ఆరోగ్యంను కలిగి ఉన్న తీగలను చెయ్యటానికి పొట్టి, తక్కువ స్థాయి, మరియు అధిక ఆరోగ్యం నమూనాలు ఎంపిక చెయ్యబడ్డాయి, తిరిగి కలపబడ్డాయి [క్రాస్డ్ ఓవర్], మరియు తిరిగి ఎంపిక చెయ్యబడ్డాయి. ఆ మార్గంలో ఈ నిర్దిష్ట నమూనాలతో (నిర్మాణ ఇటుకలు) పనిచెయ్యటం ద్వారా మేము మా సమస్య యొక్క సంక్లిష్టతను తగ్గించాము; సులువుగా ఉన్న ప్రతీ మిశ్రమన్నీ ప్రయత్నిస్తూ అధిక పనితనం కల తీగలను నిర్మించటానికి బదులుగా మేము పూర్వపు నమూనాల యొక్క పాక్షిక ఉత్తమ పరిష్కారాల నుండి ఉత్తమ మరియు ఇంకా ఉత్తమ తీగలను నిర్మించాము.
ఒక పిల్లవాడు సాధారణ కర్ర ముక్కలను (నిర్మాణ ఇటుకలు) అమర్చటం ద్వారా అద్భుతమైన కోటలను సృష్టించినట్టుగా, జంతు అల్గోరిథం కూడా చిన్నవైన, క్రింది స్థాయి, అధిక పనితం చూపే నమూనాలు లేదా నిర్మాణ ఇటుకలను అమర్చటం ద్వారా సమర్ధమైన పనితనానికి దగ్గరగా పనిచెయ్యటానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహ హోల్లాండ్ యొక్క స్చేమ సిద్దాంతం ద్వారా మద్దతు ఇవ్వబడుతున్నది అని (గోల్డ్బెర్గ్ 1989) వాదిస్తాడు.
సిద్దంతపరంగా, ఉదాహరణకు, రైట్ మొదలైన వారు ఈ విధంగా చెప్తారు
"బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహ పేరు క్రింద సంప్రదాయబద్దంగా తయారుచేయ్యబడ్డ GA ల గురించి వివిధ వాదనలు ఈ నాటికి కూడా సిదంతపరంగా ఎలాంటి ఆధారం కలిగి లేవు మరియు కొన్ని విషయాలలో చాలా అస్థిరమైనవి"[19]
ప్రయోగాపరంగా సిస్వేర్డ చే పరిశోదించబడ్డ చాలా ఆరోగ్యం చర్యల్లో ఒకే విధమైన క్రాసోవర్, రెండు ప్రాంతాలలో జరిగిన క్రాసోవర్, ఒక ప్రాంతంలో జరిగిన క్రాసోవర్ కంటే ఉత్తమ పనితనాన్ని కనబరిచింది.[20] ఈ ఫలితాలను క్రోడీకరించి, ఫోగెల్ ఈ విధంగా చెప్పాడు
"సాధారణంగా, ఒకే విధమైన క్రాసోవర్ రెండు ప్రాంతాలలో క్రాసోవర్ కంటే ఉత్తమ పనితనాన్ని ఇచ్చింది, అయితే రెండు ప్రాంతాలలో క్రాసోవర్ ఒక ప్రాంతంలో జరిగిన క్రాసోవర్ కంటే ఉత్తమ పనితనాన్ని ఇచ్చింది"[21]
సిస్వేర్డ యొక్క ఫలితాలు బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహను వ్యతిరేకిస్తాయి ఎందుకంటే, ఒకే విధమైన క్రాస్ఓవర్ చిన్న నమూనాలను చాలా ఎక్కువగా పాడుచేస్తుంది అయితే ఒకటి మరియు రెండు ప్రాంతాలలో జరిగే క్రాస్ఓవర్ చిన్న నమూనాలను భద్రపరుస్తుంది
బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహ పై ఉన్న వాదన GAs ఎలా "పనిచేస్తాయి" అనే విషయాన్ని వివరిస్తుంది, (అనగా దత్తతు తీసుకుంటుంది) ఇది ప్రస్తుతం స్థిరపడ్డ వాటి నుండి దూరంగా ఉంది.
ఇవి కూడా చూడండి
ఆల్గొరిథ్మిక్ సామర్ధ్యం
హోల్లాండ్ యొక్క స్చేమ సిద్దాంతం
జన్యు ప్రోగ్రామింగ్
ఆరోగ్యంను అంచనా వెయ్యటం
ఉపయోగాలు
అసహజమైన సృజనాత్మకత
దానిమటుకు అది పనిచేసే నమూనా, ఇది వివిధ భాగాలను కలిగి ఉన్న పదార్థం నమూనా పై పరిశోధన మరియు క్రాష్వర్తినేస్స్ కోసం ఆటోమోటివ్ భాగాల యొక్క బహుళ -పదార్ధాల నమూనా, బరువు పొదుపులు, మరియు ఇతర లక్షణాలను కలిగి ఉంటాది.
బాండ్ గ్రాఫ్స్ మరియు జన్యు ప్రోగ్రామింగు (NSF) ను ఉపయోగించి తన మటుకు తాను పనిచేసే మేకట్రోనిక్ వ్యవస్థల యొక్క నమూనా తయారీ.
అనుకరణ చేసిన లీవర్ విధాలు యొక్క జాబితాలను ఉపయోగించి పారిశ్రామిక పరికరాలు యొక్క తన మటుకు తను పనిచేసే నమూనా.
ఆర్థిక విభాగంలో సంక్లిష్టమైన వాణిజ్య వ్యవస్థల యొక్క తన మటుకు తాను పనిచేసే నమూనా.
ఫైలోజెనెటిక్ చెట్లను నిర్మించటం .[22]
బౌండ్ స్థాయులు మరియు స్థానిక -సాంద్రత అంచనాల యొక్క గణన.
రసాయన చర్యలు ( మరియు  స్థితులు )
కాన్ఫిగరేషన్ ఉపయోగాలు, ముఖ్యంగా C60 వంటి నిర్దిష్ట వ్యవస్థల కొరకు సరైన పరమాణు నిర్మాణాలు యొక్క భౌతికశాస్త్ర ఉపయోగాలు (బకిబాల్స్).
కాంటైనేర్ లోడింగ్ ఆప్టిమైజేషన్.
కోడ్ -బ్రేకింగ్, ఒక సంకేతాన్ని సరిగా డికోడ్ చెయ్యటానికి సిఫేర్లు యొక్క పెద్ద ద్రవ ఖాళీలను వెతకటానికి GA ను ఉపయోగించటం [23]
నీటి పంపిణీ వ్యవస్థలు యొక్క నమూనా.
పంపిణీ చెయ్యబడ్డ కంప్యూటర్ నెట్వర్క్ ప్రాంతాల గురించి పరిశోధనలు.
ఎలక్ట్రానిక్ సర్క్యూట్ నమూనా, ఉద్భవిస్తున్న హార్డువేర్.
పంపిణీ చెయ్యబడ్డ వ్యవస్థకి దస్త్రం కేటాయించటం .
గేం సిద్దాంతం సమతూక తీర్మానం .
జన్యువు వ్యక్తపరచటానికి జాబితా తయారీ విశ్లేషణ.[24]
నియమ జత ఉత్పత్తికి జన్యు అల్గోరిథం
జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ ఉపయోగించి మరబొమ్మ ప్రవర్తనను నేర్చుకోవటం
జన్యు అల్గోరిథాలు ఉపయోగించి గజిబిజిగా ఉన్న నియమ మూలాలను నేర్చుకోవటం
లింగ్విస్టిక్ విశ్లేషణ, ఇది వ్యాకరణ ప్రతిస్తావనం మరియు పద విషయాల సందిగ్తత లేని స్థితి వంటి సహజ భాషకి ఒక వరుసలో జరిగే మార్పులు (NLP) మొదలైన ఇతర విషయాలను కలిగి ఉంటాది.
మార్కెటింగ్ మిశ్రమ విశ్లేషణ
మొబైల్ కమ్యూనికేషన్స్ అంతర్గ్హత నిర్మాణంను సాధ్యమైనంత సమర్ధంగా చెయ్యటం.
పరమాణు నిర్మాణంను సాధ్యమైనంత సమర్ధంగా చెయ్యటం (రసాయన శాస్త్రం).
బహుళ అవసరాల ఉత్పత్తికి సన్నద్దం అవ్వటం .[25]
బహుళ జనాభా ప్రాంత పరిశోధనలు మరియు అంతరమార్పు పద్దతులు.
మ్యుటేషన్ పరీక్ష
న్యూరల్ నెట్వర్క్ లు ; ముఖ్యంగా మాటి మాటికీ వచ్చే న్యూరల్ నెట్వర్క్ లు[26]
ఒపెరోన్ అంచనా .[27]
సమాచారాన్ని అణిచివేసే వ్యవస్థలను, ఉదాహరణకు వేవ్లేట్లు.
GAs/GPs యొక్క సమాంతరీకరణ దీనితో పాటు సమస్య విభాగాల యొక్క ఆధిపత్యం తగ్గిపోవటం మరియు సరిపోలిన లక్షణాలు మరియు GAs లను ఉపయోగించి సరైన ఆకారంలో లేని వాటి యొక్క ఖాళీలను ఒక దగ్గరికి చేర్చే నమూనా తయారీ.
Pop సంగీతం రికార్డు ఉత్పత్తిదారు .[28]
ప్రోటీన్ ఫోల్దింగ్ మరియు ప్రోటీన్ /లైగాండ్ డాకింగ్.[29]
ప్లాంట్ ఫ్లోర్ లేయౌట్.
కబ్వేబ్ నమూనాలా ఆర్థిక నమూనాలలో రేషనల్ ఏజెంట్లను ప్రతిబింబించటం.
బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్: RNA నిర్మాణాన్ని అంచనా వెయ్యటం .[30]
బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్: [బహుళ వరుస అనుసంధానం].[31] SAGA క్రింది వాటిలో అందుబాటులో ఉంటాది:[32] .
బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్ బహుళ వరుస అనుసంధానం.[33]
జాబ్-షాప్ సమయ పట్టికతో పాటు ఇతర ఉపయోగాల సమయపట్టిక తయారీ ఉత్పత్తి యొక్క పరిమాణాన్ని పెంచి మరియు సమయాన్ని పాటించకపోవటం వంటి తప్పులను తగ్గించి ఒక క్రమ ఆధారిత లేదా క్రమంలేని దాని పై ఆధారపడ్డ అమరిక పర్యావరణంలో ఉద్యోగాలను క్రమబద్దం చెయ్యటం దీని యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశం.
జీవ వ్యవస్థలను వర్ణించటానికి ఒక సరైన సంఖ్యాశాస్త్ర నమూనా యొక్క ఎంపిక.
సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ 
సెల్లులార్ తయారీ వ్యవస్థలు కొరకు అవసరమైన యంత్ర-భాగాల సమీకరణ సమస్యను పరిష్కరించటం.
సమర్ధమైన ఆస్తి కేటాయింపు మరియు అంతర్జాతీయ సమానత్వం ప్రాతిపాదికలు .
కాలపట్టికల తయారీ సమస్యలు, ఉదాహరణకి ఒక పెద్ద విశ్వవిద్యాలయానికి ఎలాంటి తప్పులూ లేకుండా తరగతుల కాలపట్టిక తయారుచెయ్యటం.
ముందే విభాగించబడ్డ శిక్షణ ఉదాహరణలు వెంటనే పొందటానికి వీలు లేకపొతే అసహజ న్యూరల్ నెట్వర్క్ లకు శిక్షణ ఇవ్వటం (న్యూరోఎవల్యూషన్).
ప్రయాణిస్తున్న అమ్మకందారుని సమస్య.
హార్డువేర్ బగ్స్ ను కనిపెట్టటం .[34][35]
వైర్లెస్ సెన్సార్ /Ad-hoc నెట్వర్క్ లు .[36]
సమాచార కేంద్రం /సర్వర్ ఫారం .[37]
గమనికలు

సూచనలు

వెలుపటి వలయము

 గణ్యు అల్గోరిథం ద్వారా గ్లోబల్ కనిష్ఠం కోసం శోధన
బ్లాక్ ఊహను నిర్మించటానికి ప్రత్యామ్నాయం
 సాధారణ మిశ్రమ జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ యొక్క దత్తతు సామర్థ్యం కొరకు ఒక ఏకత్వ వివరణ.
ఉపయోగాలు

 జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ ఉపయోగించి శిక్షణ ఇవ్వబడ్డ ఒక యాంత్రిక ఆర్మ్ ను చైతన్యపరచటం. ఒక స్క్రిప్టింగ్ భాషను ఉపయోగించి కస్టం లక్ష్యాలను నిర్దేశించవచ్చు. ఆ పేజీలో ఒక నమూనా వీడియో అందుబాటులో ఉంది.
 జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ యొక్క ఒక విజయవంతమైన ఉపయోగం
 SEO థీంకి వినియోగించబడ్డ జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ (శోధనా యంత్రం ఆప్టిమైజేషన్ )
వనరులు
 GA/GP వనరుల కొరకు నిలువుగా శోధించే యంత్రం
 సైటు జన్యు ప్రోగ్రామింగు నోట్ పుస్తకం, జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ విభాగంలో వెబ్ పేజీలకు ఒక నిర్మాణాత్మక వనరుల సూచికను అందిస్తుంది.
టుటోరియల్స్(భోధనా స్థలాలు)
, 2009 (225 పేజీ). ఉచిత బాహ్య వచనం.
 క్రియేటివ్ కామన్స్ లైసెన్సు క్రింద ఉచితంగా డౌన్లోడ్ చేసుకొనే వీలున్న ఒక పుస్తకం .
ఆన్లైన్ లో GAs తో ప్రయోగాలు చెయ్యటానికి 
 ఒక జన్యు అల్గోరిథంను మెట్టు నుండి మెట్టుకి ప్రోగ్రామింగ్ చేసేది
 చాలా థియరీని కలిగి ఉన్న అత్యున్నత ట్యుటోరియల్


గ్రంధాలయాలు
, బాగా ప్రసిద్ధి చెందిన Java ఎవల్యూషనరీ కంప్యుతేషన్గ్రంథాలయాలు.
, ఎవల్యూషనరీ కంప్యుతేషన్స్ కోసం తక్కువ బరువు కల మరియు పొడిగించటానికి వీలున్న Java ఫ్రేమ్ వర్క్.
, చాలా ప్రసిద్ధి చెందిన C++ ఎవోల్యూషనరీ కంప్యుటేషన్ టూల్ కిట్.
, కి ఒక సమాంతర మరియు బహుళ విషయ పొడిగింపు.
, ప్రసిద్ధి చెందిన ఇంకొక C++ ఎవోల్యూషనరీ కంప్యుటేషన్ టూల్ కిట్.
 TSP's మరియు VRPTW సమస్యలను పరిష్కరించటానికి Java లేదా .NET కోసం ఒక ఎవల్యూషనరీ అల్గోరిథం సాఫ్ట్వేర్ గ్రంథాలయం
 ఎవల్యూటివ్ కంప్యూటేషన్ కోసం పలు జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ మరియు EDA లతో పాటు C++లో వ్రాయబడ్డ గ్రంథాలయాల సమ్మేళనం మరియు ఒక ఫ్రేమ్ వర్క్.
 జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ కొరకు ఆప్టిమైజ్ చెయ్యబడ్డ ఒక Java గ్రంథాలయం.
 జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ కోసం ఒక పైథాన్ ఫ్రేమ్ వర్క్ .

 జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ విషయాల యొక్క ఒక C++ గ్రంథాలయం
 GALib C++ గ్రంథాలయానికి బహుళ విషయాల పొడిగింపు
 GAlib లో ఉన్న ఎవోల్యూతివ్ ఆల్గోరిథమ్స్ యొక్క ఒక C++ గ్రంథాలయం (GAs, EDAs, DEs and others), మరియు MOS మరియు సమాంతర కంప్యూటింగ్ ను సమర్ధించటం
 Java లో వ్రాయబడ్డ జన్యు అల్గోరిథం గ్రంథాలయం .
 MATLAB లో జన్యు అల్గోరిథం ()
 MATLAB లో బహుళ విషయాల జన్యు అల్గోరిథం
 C, GALLOPS లో మిచిగాన్ రాష్ట్ర విశ్వవిద్యాలయ అల్గోరిథం గ్రంథాలయం
 మతలబ్ కొరకు by NCSU చే ఇవ్వబడ్డ జన్యు అల్గోరిథం ఆప్టిమైజేషన్ టూల్ బాక్స్ (GAOT)
 జావా జెనెటిక్ ఆల్గోరిథమ్స్ ప్యాకేజీ ఫీచర్స్ కామ్ప్రిహేన్సివ్ యూనిట్ టెస్టులు
 మతలబ్ లో ఉన్న ఒక వేగమైన తక్కువ బరువు కల జన్యు అల్గోరిథం

వర్గం:సమాచార, నియంత్రణ ప్రక్రియల శాస్త్రం
వర్గం:వివేకం
వర్గం:అభ్యాసం కోసం జన్యు అల్గోరిధము‌లు:
వర్గం:ఆప్టిమైజేషన్ ఆల్గోరిథమ్స్
వర్గం:అల్గోరిథం‌ల శోధన