கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - வழிமுறை குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: ஒரு கேண்டிடேட் தீர்வு (தனியுறுப்புகள், உயிரினங்கள், அல்லது ஃபீனோடைப்கள் என்று அழைக்கப்படுபவை) சுருக்க வெளிப்படுத்தல்களின் (குரோமோசோம் (மரபுசார் அல்காரிதம்) அல்லது ஜீனோம் உடைய ஜீனோடைப்) தொகுப்பு ஒரு கணணி தூண்டுதல் மரபுசார் அல்காரிதம்கள் நடைமுறைப்படுத்தல். ஒரு ஏற்றதாக்குதல் சிக்கலுக்கு மேம்பட்ட தீர்வுகளைப் பெற பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பாரம்பரியமாக, தீர்வுகள் 0க்கள் மற்றும் 1களைக் கொண்ட சரங்களாக ஈருறுப்பு (binary) வடிவில் வெளிப்படுத்தப்பட்டன, ஆனால் பிற குறியீட்டு முறைகளும் இதில் சாத்தியமாகும். பரிணாமமானது பொதுவாக சீரற்ற முறையில் உருவாகும் தனியுறுப்புகளாலும் தலைமுறைகளிலும் உருவாகிறது. ஒவ்வொரு தலைமுறையிலும், தொகுப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு தனியுறுப்புகளின் தகுதியானது மதிப்பாய்வு செய்யப்படுகிறது, தற்போதைய தொகுப்பிலிருந்தும் ஒரு புதிய தொகுப்பை உருவாக்குவதற்காக மாற்றியமைக்கப்பட்டதில் இருந்தும் (மறுகுழுவாக்கப்பட்டவை மற்றும் சீரற்றமுறையில் தன்னியல்பு மாறியவை) ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட தனியுறுப்புகள் தோராயமாக்கல் முறையில் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன (அவற்றின் தகுதியின் அடிப்படையில்). புதிய தொகுப்பானது அல்காரிதம் அடுத்த மீள்செய்கையில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பொதுவாக, அதிகபட்ச எண்ணிக்கையிலான தலைமுறைகள் உருவாக்கப்பட்டப் பின்னர் அல்லது ஒரு தொகுப்புக்கு திருப்திகரமான தகுதி நிலை அடையப்பட்ட பின்னர் அல்காரிதம் முடிவடையும். ஒரு அல்காரிதமானது அதிகபட்ச எண்ணிக்கையிலான தலைமுறைகளால் முடிவுற்றதானால், திருப்திகரமான தீர்வு எட்டப்பட்டிருக்கலாம் அல்லது எட்டப்படாமலும் இருக்கலாம். உயிரிதகவலியல், அணுத்திரள் விலங்கு மரபியல், கணக்கீட்டு அறிவியல், பொறியியல், பொருளாதாரம், வேதியியல், உற்பத்தி, கணிதவியல், இயற்பியல் மற்றும் பல துறைகளில் மரபுசார் அல்காரிதம்கள் பயன்படுகின்றன. பொதுவான மரபுசார் அல்காரிதமுக்கு பின்வருபவை தேவை: # தீர்வு கல்வி தகுதிகளின் பட்டியல் ஒரு மரபுசார் வெளிப்படுத்தல், # தீர்வு களத்தை ஆராய்வதற்கான ஒரு தகுதிக்கான செயல்பாடு. தீர்வைக் கூறுவதற்கான இயல்பான வெளிப்பாடு பிட் அணிவரிசையாகும். வேறுவகையான அணிவரிசைகளும் அமைப்புகளும் இதே போன்று பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த மரபுசார் வெளிப்படுத்தல்களை வசதியானதாக மாற்றும் முக்கியமான பண்பு என்னவென்றால் அவற்றின் பகுதிகள் அவற்றின் நிலையான அளவின் காரணமாக எளிதாக பொருந்துவதாகும், இதனால் எளிமையன பரிமாற்ற செயல்கள் நடக்கின்றன. மாறக்கூடிய நீளத்தில் வெளிப்படுத்தல்களும் பயன்படுத்தப்படலாம், ஆனால் பரிமாற்ற நடைமுறைப்படுத்தலானது அந்நிலையில் அதிக சிக்கலானதாக இருக்கலாம். மரம் போன்ற வெளிப்படுத்தல்கள் மரபு நிரலாக்கம் வரைபட வெளிப்படுத்தல்கள் பரிணாம நிரலாக்கம் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. தகுதிக்கான செயல்பாடானது மரபுசார் வெளிப்படுத்தலினால் வரையறுக்கப்படுகிறது மற்றும் வெளிப்படுத்தப்பட்ட தீர்வின் ''தரத்தை'' அளவிடுகிறது. தகுதிக்கான செயல்பாடானது எப்போதுமே சிக்கலைச் சார்ந்தது. எடுத்துக்காட்டாக, பின்பக்க பை சிக்கல் என்பதில் ஒருவர் அந்த பையின் நிலையான கொள்ளளவுக்குள் வைக்கப்படும் பொருட்களில் அதிகபட்ச மதிப்பை பெற விரும்புவார். இதற்கான தீர்வின் வெளிப்பாடானது, பிட்களின் அணிவரிசையாக இருக்கலாம், அதில் ஒவ்வொரு பிட்டும் வெவ்வேறு ஆப்ஜெக்டையும் அதன் மதிப்பு (0 அல்லது 1) பொருள் பையில் இருக்கிறதா அல்லது இல்லையா என்பதைச் சார்ந்தும் வெளிப்படுத்தப்படுகிறது. இவற்றில் எல்லாவகையான வெளிப்பாடும் செல்லுவதாகாதும் ஏனெனில் பொருட்களின் அளவானது பையின் கொள்ளளவை விட அதிகமாக ஆகக்கூடும். ''தகுதிக்கான'' தீர்வானது, வெளிப்பாடு செல்லுபடியாகும்போது அந்த பையில் உள்ள எல்லா பொருட்களின் கூட்டுத்தொகையாக இருக்கும் அல்லது 0. சில சிக்கல்களில், தகுதிக்கான வெளிப்பாட்டை வரையறுப்பதும் கூட அதிக கடினமானதாகவோ அல்லது முடியாததாகவோ இருக்கக்கூடும்; இந்நிலைகளில், ஊடாடக்கூடிய பரிணாம கணக்கீடுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மரபுசார் வெளிப்பாடு மற்றும் தகுத்திக்கான செயல்பாடு ஆகியவை வரையறுக்கப்பட்டவுடன், GA ஆனது தீர்வுகளின் தொகுப்புகளை சீரற்ற முறையில் உருவாக்கத் தொடங்குகிறது, பின்னர் அவற்றை தொடர்ச்சியாக வளர்ச்சி, பரிமாற்றம், தலைகீழாக்கம் மற்றும் தேர்ந்தெடுத்தல் போன்ற செயலிகளைப் பயன்படுத்தி மேம்படுத்துகிறது.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - தொடங்குதல் பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: தொடக்கத்தில் பல சீரற்ற முறையில் உருவாக்கப்பட்ட தீர்வுகள் பல தொடக்க நிலை தொகுப்பை ஏற்படுத்த உருவாக்கப்படுகின்றன. தொகுப்பின் அளவானது சிக்கலின் தன்மையைச் சார்ந்தது, ஆனால் பொதுவாக அது நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான சாத்தியமான தீர்வுகளைக் கொண்டிருக்கும்.பாரம்பரியமாக, தொகுப்பானது சீரற்ற முறையில் உருவாக்கப்பட்டது, இதில் சாத்தியமான தீர்வுகளின் முழு வரம்பும் (''தேடல் வெளி'' ) பயன்படுத்தப்பட்டன. சிலநேரங்களில், தீர்வுகள் ஏற்ற தீர்வுகள் கிடைக்க வாய்ப்புள்ள இடங்களில் "வைக்கப்படுகின்றன".
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - தேர்ந்தெடுத்தல் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: ஒவ்வொரு வெற்றிகரமான தலைமுறையில் இருந்தும், முன்பே உள்ள தொகுப்பிலிருந்து ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதி அடுத்த புதிய தலைமுறைய உருவாக்குவதற்காக தேர்ந்தெடுத்தல் (மரபுசார் அல்காரிதம்). தனியுறுப்பு தீர்வுகள் ''தகுதிசார்ந்த'' செயல்முறையின்போது தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன, அதில் தகுதி (உயிரியல்) தீர்வுகள் (ஒரு தகுதிக்கான செயல்பாடு இன் மூலம் தேர்ந்தெடுக்கப்படுபவை) பெரும்பாலும் அதிகமாக தேர்ந்தெடுக்கபடுகின்றன. சில தேர்வு முறைகள் ஒவ்வொரு தீர்வின் தகுதியையும் மதிப்பிடுகின்றன மற்றும் அவை சிறந்த தீர்வுகளைத் தேர்ந்தெடுக்கின்றன. மற்றவை தொகுப்பின் ஏதேனும் ஒரு மாதிரியை மட்டுமே மதிப்பிடுகின்றன, ஏனெனில் இந்த முறையானது அதிகம் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளக்கூடும். பெரும்பாலான செயல்பாடுகளானவை தோராயம் மற்றும் அவற்றால் குறைவாக பொருந்திய தீர்வுகளின் சிறிய பகுதியே தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன. இதனால் தொகுப்பின் வேறுபாடுகள் அதிகமாக இருக்கிறது மற்றும் மோசமான தீர்வுகளை நோக்கி முன்னரே குவிக்கப்படுகிறது தடுக்கப்படுகிறது. பிரபலமான மற்றும் நன்றாக ஆராயப்பட்ட தேர்வு முறைகளாக தகுதியுடன் விகித சார்புடைய தேர்வு மற்றும் டோர்ணமண்ட் தேர்ந்தெடுத்தல் ஆகிய முறைகள் உள்ளன.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - மீளுருவாக்கம் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: அடுத்தபடியாவது, மேற்கூறியவாறு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டவைகளில் இருந்து இரண்டாம் தலைமுறை தீர்வுகளை, மரபுசார் செயலிகளான: பரிமாற்றம் (மரபுசார் அல்காரிதம்) (மறுஇணைவு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது), மற்றும்/அல்லது திடீர்மாற்றம் (மரபுசார் அல்காரிதம்) போன்றவற்றின் மூலம் பெறுவதாகும். ஒவ்வொரு புதிய தீர்வும், முன்பே தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட சேர்க்கைகளான அதனுடைய "பெற்றோர்" தீர்வுகளிலிருந்து தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன. பரிமாற்றம் மற்றும் திடீர்மாற்றம் போன்ற மேற்கூறிய முறைகளின் மூலமாக உருவாக்கப்படும் "குழந்தை" தீர்வானது அதனுடைய "பெற்றோர்களின்" பண்புகளைப் பொதுவாகக் கொண்டிருக்கிறது. ஒவ்வொரு புதிய குழந்தைக்கும் புதிய பெற்றோர்கள் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றனர், மேலும் இந்த செயல்முறையானது புதிய தீர்வுகளின் தொகுப்பானது போதுமான சரியான அளவுக்கு வளரும் வரை தொடர்கிறது. "உயிரியலின் பாதிப்பில்" உருவான இரு பெற்றோர் மீளுருவாக்க முறைகள் பயன்பாட்டில் இருப்பினும், சமீபத்திய ஆய்வுகள் (Islam Abou El Ata 2006) இரண்டுக்கும் மேற்பட்ட "பெற்றோர்கள்" பயன்படுத்தப்பட்டால் நல்ல தரமான குரோமோசோம்கள் கிடைக்கும் என்றும் பரிந்துரைக்கின்றன. இந்த செயல்முறைகளால் உருவாக்கப்படும் அடுத்த தலைமுறை குரோமோசோம்களின் தொகுப்பு நிச்சயமாக முந்தைய தலைமுறைகளை விடவும் வேறுபட்டதாக இருக்கும். பொதுவாக தொகுப்புக்கான சராசரி தகுதியானது, இந்த செயல்முறையால் அதிகமாக்கப்படுகிறது. ஏனெனில் முதல் தலைமுறையின் சிறந்த உயிரினங்களே அடுத்த தலைமுறையை உருவாக்க தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன, இவற்றுடன் மேலே கூறப்பட்ட காரணங்களுக்காக குறைவான அளவு பொருத்தமற்ற தேர்வுகளும் உண்டு.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - எளிய உருவாக்க மரபுசார் அல்காரிதம் சூடோகுறியீடு பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: # தனியுறுப்புகளைக் கொண்ட ஒரு தொடக்கநிலை தொகுப்புக் கருதுக # அந்த தொகுப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு தனியுறுப்பின் தகுதி (உயிரியல்) மதிப்பாய்வு செய்யவும் # இந்த தலைமுறை முடிவுறும் நிலை வரையும் தொடரவும்: (நேர வரம்பும், போதுமான தகுதி அடைதைல், முதலானவை) ## மறுஉருவாக்கம் மிகச் சரியாக பொருந்தும் தனியுறுப்புகளைத் தேர்ந்தெடுத்தல் ## புதிய தனியுறுப்புகளை இனம் பரிமாற்றம் (மரபுசார் அல்காரிதம்) மற்றும் திடீர்மாற்றம் (மரபுசார் அல்காரிதம்) போன்ற செயல்பாடுகளின் மூலமாக வாரிசு உருவாக்குங்கள் ## புதிய தனியுறுப்புகளின் தகுதியை மதிப்பாய்வு செய்க ## குறைவாக பொருந்தும் தொகுதியை புதிய தனியுறுப்புகளைக் கொண்டு இடமாற்றம் செய்க
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - கவனிப்புகள் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: மரபுசார் அல்காரிதமின் மூலமாக தீர்வுகளை உருவாக்குதல் தொடர்பாக பல பொதுவான கவனிப்புகளைச் செய்ய முடியும்: * தீவிரமான சிக்கல்களுக்கு தொடர்ச்சியான தகுதிக்கான செயல்பாடு மதிப்பாய்வானது மிகவும் சோர்வு தரக்கூடிய மற்றும் செயற்கை பரிணாம அல்காரிதம்களை வரம்புக்குட்படுத்துவதாகும். சிக்கலான பல பரிமாண, பல நிலை சிக்கல்களுக்கு ஏற்றதொரு தீர்வு கண்டறிவது பெரும்பாலும் மிக விலை அதிகமான தகுதிக்கான செயல்பாடு மதிப்பாய்வுகளை உள்ளடக்கியது.அன்றாட உலக சிக்கல்களான கட்டமைப்பு ஏற்றதாக்குதல் சிக்கல்கள் போன்றவற்றுக்கு, ஒரு செயல்பாட்டு மதிப்பாய்வுக்கு ஒரு சில மணிநேரங்கள் முதல் பல நாட்கள் வரை சிமுலேஷன் தேவைப்படும். பொதுவான ஏற்றதாக்குதல் முறையானது அவ்வகை சிக்கலைக் கையாள முடியாது. இந்நிலையில், துல்லியமான மதிப்பாய்வை முன்னரே செய்து பார்த்து விட்டு, பின்னர் தகுதி சரிகட்டுதல் செய்ய வேண்டும், மேலும் அது கணக்கிடுதலுக்கு ஏற்றதாகவும் இருக்க வேண்டும். தீவிரமான அன்றாட வாழ்க்கை சிக்கல்களை EA ஐ பயன்படுத்தி தீர்ப்பதற்கு தகுதி சரிகட்டுதல் ஒன்று சேர்த்தல் ஒரு சிறந்த வழி என்பது தெளிவாக தெரிகிறது. * "சிறப்பானது" என்பது மற்ற தீர்வுகளுடனான ஒப்பீட்டுடன் மட்டுமே கண்டறியப்படும். இதனால் முடித்தல் அளவை தெளிவாக இல்லை. * பல சிக்கல்களில், GAகள் ஒரு அக ஏற்றப்புள்ளி அல்லது தோராயமான புள்ளிகள் போன்றவற்றையும் கூட நோக்கி குவியக்கூடியவை, இந்நிலைகளில் அவை சிக்கலின் ஒட்டுமொத்த ஏற்றப்புள்ளி அடைவதில்லை.இதன்பொருள் என்னவென்றால், அவற்றுக்கு குறுகிய கால தகுதியை இழந்து நீண்டகால தகுதியைப் பெறும் "வழி எது" எனத் தெரியவில்லை என்பதாகும்.இந்நிகழ்வு நடக்கும் வாய்ப்பானது தகுதி வெளி வடிவத்தைச் சார்ந்திருக்கிறது: சில சிக்கல்கள் ஒட்டுமொத்த ஏற்ற நிலைக்கு எளிதாக குவியும், வேறு சில ஒரு அக ஏற்ற நிலையை நோக்கி செல்லும். வேறுபட்ட தகுதிக்கான செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துவது, திடீர்மாற்றங்களின் வீதத்தை அதிகமாக்குவது அல்லது வேறுபட்ட தீர்வுகளின் தொகுப்பைப் பராமரிக்கும் தேர்ந்தெடுத்தல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவது போன்றவற்றின் மூலம் இந்த சிக்கலைத் தீர்க்கலாம். இந்த சிக்கலுக்கு பொதுவான தீர்வு எதுவுமில்லை என்று நிரூபிக்கும் தேடல் மற்றும் ஆப்டிமைசேஷனில் இலவச மதிய உணவு என்று ஏதுமில்லை இல்லை என்ற கொள்கையும் உண்மை எனினும் இவற்றை முயற்சிக்கலாம். வேறுபாட்டை கொண்டுவருவதற்கான பொதுவான நுட்பம் என்னவென்றால் "சிறிதளவு குறைபாடு" சேர்த்தலாகும், இதனால் போதுமான அளவு ஒற்றுமை (குறைபாடு ஆரம்) கொண்ட எந்தவொரு தனியுறுப்புகளின் தொகுதிக்கும் குறைபாடு சேர்க்கப்படும், இதனால் அந்த குழு அதற்குபிந்தைய தலைமுறைகளில் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்படுவது குறையும், பிற (குறைவான ஒற்றுமை கொண்ட) தனியுறுப்புகள் தொகுப்பில் வைக்கப்படுவர். னாலும், சிக்கலின் அமைப்பைப் பொறுத்து இந்த யோசனை எல்லா நிலைகளிலும் பயன் தராமல் போகக்கூடும். வேறுபாடு என்பது மரபுசார் அல்காரிதம்கள் (மற்றும் மரபுசார் நிரலாக்கம்) முக்கியமானது, ஒரு ஒரேப்போன்ற தொகுதிக்குள் பரிமாற்றம் செய்வது புதிய தீர்வுகளைத் தருவதில்லை.பரிணாம நிரலாக்கம்பரிணாம செயல்திட்டம் மற்றும் பரிணாம நிரலாக்கங்களில், வேறுபாடு முக்கியமானது அல்ல, ஏனெனில் திடீர்மாற்றத்தில் அதிகம் கவனம் செலுத்தப்படுகிறது. * டைனமிக் தரவு தொகுதிகளைச் செயல்படுத்துவது சற்று கடினமானது, ஏனெனில் ஜீனோம்கள் பிந்தைய தரவுக்கு செல்லுபடியாகாத தீர்வுகளை நோக்கி குவியத் தொடங்கும். ஏதேனும் வழியில் ஜெனடிக் வேறுபாட்டை அதிகப்படுத்துவது மற்றும் முந்தைய குவிதலைத் தடுத்தல் போன்றவற்றின் மூலம் இதை தடுப்பதற்கு பல முறைகள் பரிந்துரைக்கப்பட்டன. இதற்கு தீர்வின் தரம் குறைவடையும்போது திடீர்மாற்றத்தின் வாய்ப்புகளை அதிகப்படுத்துவது (''தூண்டப்பட்ட மிகைதிடீர்மாற்றம்'' என்றழைக்கப்படுகிறது) அல்லது முழுமையாக புதிதாக, சீரற்ற முறையில் உருவாக்கப்பட்ட கூறுகளை ஜீன் தொகுதியில் அடிக்கடி அறிமுகப்படுத்துவது (''சீரற்ற இடம்பெயர்வு'' என்றழைக்கப்படுகிறது) ஆகிய முறைகளைப் பயன்படுத்தலாம். மீண்டும், பரிணாம செயல்திட்டம் மற்றும் பரிணாம நிரலாக்கம் ஆகியவை "கமா செயல்திட்டம்" என்றழைக்கப்படும் முறையின் மூலம் நடைமுறைப்படுத்தப்படுகின்றன, இதில் பெற்றோர் தொடர்ந்து பராமரிக்கப்படுவதில்லை மாறாக ஒவ்வொரு பெற்றோரும் புதிய சந்ததியிலிருந்து மட்டுமே தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றனர். இது டைனமிக் சிக்கல்களில் அதிக செயல்திறன் கொண்டதாக இருக்கும். * ஒரே ஒரு சரி/தவறு அளவீடுகளை (தீர்மான சிக்கல்கள் போன்றவை) மட்டுமே தகுதியாக்கல் அளவுகளைக் கொண்ட சிக்கல்களை GAக்கள் செயல்திறத்துடன் தீர்ப்பதில்லை, ஏனெனில் தீர்வை நோக்கி குவிவதற்கான வாய்ப்பு எதுவும் அதில் இருப்பதில்லை (கடினமானது எதுவுமே இல்லை). இவ்வாறான நிலைகளில், ஒரு சீரற்ற தேடலானது தீர்வை GA ஐப் போன்றே விரைவாக கண்டறியும். ''ஆனாலும்'' , அந்த சூழலானது வெற்றி/தோல்வி தொடரின் (சாத்தியமான) வேறுபட்ட முடிவுகளைத் தருவதற்கு அனுமதிக்கப்பட்டால், வெற்றிகளுக்கும் தோல்விகளுக்கும் இடையேயான விகிதமானது பொருத்தமான தகுதி அளவீட்டைத் தரும். * தேர்ந்தெடுத்தல் நிச்சயமாக ஒரு முக்கியமான மரபுசார் செயலியாகும், ஆனால் கருத்து எனபது முக்கியத்துவம் பரிமாற்றம் மற்றும் திடீர்மாற்றம் ஆகியவற்றுக்கு இடையே பகிரப்பட்டுள்ளது. சிலர் பரிமாற்றம்தான் முக்கியமானது என்றும், திடீர்மாற்றம் என்பது சாத்தியமான முடிவுகள் இழக்கப்படாமல் இருப்பதை உறுதி செய்ய மட்டுமே பயன்படுகிறது என்றும் சிலர் கூறுகின்றனர். மற்றவர்கள், திடீர்மாற்றத்தின் விளைவுகளையே அதிக அளவில் சீரான தொகுப்புகளில் செய்யப்படும் பரிமாற்றம் நிகழ்த்துகிறது என்றும், சீரற்ற ஒரு தொகுப்பில் பரிமாற்றம் என்பது எப்போதுமே ஒரு மிகப்பெரிய திடீர்மாற்றத்தைப் போன்றதே என்றும் வாதாடுகின்றனர் (இது பெரும்பாலும் தீங்கு விளைவிக்கக்கூடியது). திடீர்மாற்றம் சார்ந்த தேடலை ஆதரிக்கும் பல சான்றுகளை டேவிட் பி. ஃபோகல் (2006) இல் காணலாம், ஆனால் தேடல் மற்றும் ஆப்டிமைசேஷனில் இலவச மதிய உணவு என்று ஏதுமில்லை தேற்றத்தின் எல்லா சிக்கல்களிலும் அல்ல, எனவே ஒரு குறிப்பிட்ட சிக்கலுக்கு என்று விவாதம் கட்டுப்படுத்தப்படாவிட்டால் இந்த கருத்துகளுக்கு மதிப்பில்லை. * பெரும்பாலும், கடினமான தேடல் வெளிகளிலும் கூட, GAக்கள் விரைவாக ''நல்ல'' தீர்வுகளைக் கண்டறிகின்றன. இதுவே பரிணாம செயல்திட்டம் மற்றும் பரிணாம நிரலாக்கம் ஆகியவற்றுக்கும் பொருந்தும். * குறிப்பிட்ட ஏற்றதாக்குதல் சிக்கல்கள் மற்றும் சிக்கல் நேர்வுகளுக்கு, மரபுசார் அல்காரிதம்களை விடவும் பிற ஏற்றதாக்குதல் அல்காரிதம்கள் மேம்பட்ட தீர்வுகளை வழங்கக்கூடும் (ஒரே அளவிலான கணக்கீட்டு நேரம் தரப்படுதல் வேண்டும்). மாற்று மற்றும் நிரப்பு அல்காரிதம்களில் பரிணாம செயல்திட்டம், பரிணாம நிரலாக்கம், தூண்டப்பட்ட உறுதிப்படுத்தல், காஸியன் ஒப்புமை, ஹில் கிளைம்பிங், மற்றும் திரள் நுண்ணறிவு (எ.கா: எறும்புக் கூட்டத் தேர்வுமுறை, துகள் திரள் தேர்வுமுறை) மற்றும் முழு எண் நேரிய நிரலாக்கம் சார்ந்த முறைகள் ஆகியவை அடங்கியுள்ளன. எந்தவகை சிக்கல்கள் மரபுசார் அல்காரிதம்களுக்கு ஏற்றவை (அதாவது இந்த அல்காரிதம்கள் மற்றவற்றை விடவும் சிறந்தவை என்ற பொருளில்) என்ற கேள்வி திறந்த நிலையிலும் வாதத்துக்குரியதாகவும் இருக்கிறது. * தற்போதுள்ள எல்லா இயந்திர கற்றல் சிக்கல்களுக்கும், திடீர்மாற்றம் வாய்ப்பு, மரபுசார் மறு இணைவு வாய்ப்பு மற்றும் தொகுப்பின் அளவு போன்ற அளவுருக்களைக் கணிசமான அளவு திருத்தி, சிக்கலின் கிளாஸில் பணிபுரிவதற்கு ஏற்ற அமைப்புகளைக் கண்டறியலாம். மிகச்சிறிய திடீர்மாற்ற வீதம் பரிணாம இழுப்பு உருவாக்கும் (அது இயல்பில் :wikt:எர்கோடிக் அல்லாததாக இருக்கும்).மிக அதிகமான மீள் இணைவு வீதமானது, மரபுசார் அல்காரிதம் விரைவாக குவிய வாய்ப்பளிக்கும். சிறந்த தேர்ந்தெடுத்தல் இல்லாவிட்டால், மிக அதிகமான திடீர்மாற்ற வீதமானது நல்ல தீர்வுகள் இழக்கப்படுவதற்கு காரணமாகக்கூடும். இந்த அளவுருக்களுக்கு, கொள்கை ரீதியான மேல் மற்றும் கீழ் வரம்புகள் உள்ளன, ஆனால் அவை நடைமுறை ரீதியில் எதுவுமில்லை. இவை தேர்ந்தெடுத்தலுக்கு உதவக்கூடும். * தகுதிக்கான செயல்பாட்டை நடைமுறைப்படுத்துவது மற்றும் மதிப்பாய்வு செய்வது அல்காரிதத்தின் வேகம் மற்றும் பயனுறுதன்மை ஆகியவற்றுக்கு மிகவும் முக்கியமானவையாகும்.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - மாற்றுமுறைகள் குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: ஒரு மிக எளிய அல்காரிதமானது ஒவ்வொரு குரோமோசோமையும் ஒரு பிட் அணிவரிசை வெளிப்படுத்தும். பொதுவாக, எண் அளவுருக்கள் முழு எண்கள் மூலமாக வெளிப்படுத்தப்படுகின்றன, மாறும் புள்ளி வெளிப்படுத்தல்களைப் பயன்படுத்த முடியுமென்றாலும் இதுவே பயன்படுத்தப்படுகிறது. தொடர்ந்து மாறும் புள்ளி வெளிப்படுத்தல்கள் பரிணாம செயல்திட்டம் மற்றும் பரிணாம நிரலாக்கம் போன்றவற்றுக்கு இயல்பாக பொருந்தக்கூடியது. உண்மையான மதிப்புகளை மரபுசார் அல்காரிதம்கள் தருகின்றன என்ற கருத்து உண்டு, ஆனாலும் அது தவறானதே, ஏனெனில் 1970 களில் ஹாலந்தால் முன்மொழியப்பட்ட பில்டிக் பிளாக் தேற்றத்தை இது உண்மையில் வெளிப்படுத்துவதில்லை. இந்த தேற்றம் ஆதரவு ஏதுமின்றி, கொள்கை ரீதியான மற்றும் சோதனை முடிவுகளை (கீழே காணவும்) மட்டுமே அடிப்படையாகக் கொண்டவை. அடிப்படை அல்காரிதமாவது பரிமாற்றம் மற்றும் திடீர்மாற்றத்தை பிட் நிலையிலேயே செயல்படுத்துகின்றன. பிற மாற்றுருவங்களானவை, குரோமோசோம்களை ஒரு எண்களின் பட்டியலாகவே கருதுகின்றன. இந்த எண்கள் ஒரு வழிகாட்டுதல் அட்டவணையில் எண்களின் பட்டியலாகவோ, ஒரு இணைப்பு பட்டியல் சந்திப்புப்புள்ளிகளாகவோ, கூட்டு அணிவரிசை, ஆப்ஜெக்ட் (கணினி அறிவியல்), அல்லது வேறு ஏதேனும் கற்பனை செய்யத்தக்க தரவு அமைப்பு இருக்கலாம். தரவு உறுப்பு எல்லைகளை மதிக்கும் நோக்கோடு பரிமாற்றம் மற்றும் திடீர்மாற்றம் ஆகியவை செயல்படுத்தப்படுகின்றன. பெரும்பாலான தரவு வகைகளுக்கு, குறிப்பிட்ட மாற்றுருவ செயலிகளை வடிவமைக்கலாம். வெவ்வேறான சிக்கல் களங்களுக்கு வெவ்வேறு குரோமோசோமல் தரவு வகை சிறப்பாகவோ அல்லது மோசமாகவோ செயல்படக்கூடும். முழு எண்களின் பிட் சர வரிசை வெளிப்படுத்தல்கள் பயன்படுத்தப்பட்டால், பெரும்பாலும் கிரே கோடிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த வழியின் மூலமாக, முழு எண்ணில் ஏற்படும் எந்தவொரு சிறிய மாற்றமும், உடனடியாக பரிமாற்றங்கள் மற்றும் திடீர்மாற்றங்கள் ஆகியவற்றை பாதிக்கும். இதனால் ''ஹாம்மிங் சுவர்கள்'' என்னுமிடங்களில், முந்தையதாகவே குவிவது நிகழாமல் தடுக்கப்படுகிறது, இதில் ஒரு குரோமோசோமை மேம்பட்ட தீர்வுக்கு மாற்றுவதற்கு ஒரே நேரத்தில் பல திடீர்மாற்றங்கள் (அல்லது பரிமாற்ற நிகழ்வுகள்) நிச்சயம் நடக்க வேண்டும். பிற அணுகுமுறைகளில், குரோமோசோம்களை வெளிப்படுத்த பிட் சரங்களுக்கு பதிலாக மெய்மதிப்பைக் கொண்ட எண்களின் அணிவரிசை பயன்படுத்துவதும் அடங்கியுள்ளது. கொள்கையின்படி, அளவு குறைவாக இருக்கும்போது சிறப்பான செயல்திறன் கிடைக்கும், ஆனால் முரண்பாடு என்னவென்றால், மெய்மதிப்பு குரோமோசோம்களைப் பயன்படுத்தும்போதுதான் நல்ல முடிவுகள் கிடைக்கின்றன. மிகவும் வெற்றிகரமான, பொதுநடைமுறையின் (ஓரளவுக்கு) மாற்றுவழி என்னவென்றால், ஒரு புதிய தொகுப்பை உருவாக்குவதற்கு தற்போதைய தலைமுறையின் சிறந்த உயிரிகளை அப்படியே மாற்றம் ஏதுமின்றி எடுத்து பயன்படுத்த அனுமதிப்பதுதான். இந்த திட்டத்துக்கு பெயரே ''சிறப்பானதை தேர்ந்தெடுத்தல் (elitist selection)'' என்பதாகும். மரபுசார் அல்காரிதம்களின் இணை நடைமுறைப்படுத்தல்கள் இரண்டு வகைகளில் வருகின்றன. பெரிய அளவிலான இணை மரபுசார் அல்காரிதம்களில் ஒவ்வொரு கணினி சந்திப்புப்புள்ளிகளும் அதன் வழியே தனியுறுப்புகள் நகர்ந்து செல்வதும் கருத்தில் கொள்ளப்படுகின்றன. நுணுக்கமான இணை மரபுசார் அல்காரிதம்களில் ஒவ்வொரு பிராசசர் சந்திப்பு புள்ளியிலும் ஒரு தனியுறுப்பு உருவகிக்கப்பட்டு, அது தேர்ந்தெடுத்தல் மற்றும் மீளுருவாக்கம் ஆகியவற்றுக்கு அதற்கு அருகிலுள்ள தனியுறுப்புகளுடன் செயல்படுகின்றன. ஆன்லைன் ஆப்டிமைசேஷன் சிக்கல்கள் போன்ற பிற மாற்றுருவங்களுக்கு, நேரம் சார்ந்த அல்லது தகுதியில் குறைபாடு ஆகியவை அறிமுகப்படுத்தப்படுகின்றன. GA ஐ பிற ஆப்டிமைசேஷன் முறைகளுடன் இணைத்து பயன்படுத்துவது மிகவும் செயல்திறன் மிக்கதாகும். பொதுவாக நல்ல ஒட்டுமொத்த தீர்வுகளை கண்டறிவதற்கு GA சிறந்தது, மிகத்துல்லியமான ஏற்றநிலையைக் கண்டறிவதற்கு சில நேரங்களில் கடைசி சில திடீர்மாற்றங்களைக் கண்டறிவதற்கு போதுமான திறனற்றதாக இருக்கிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பில் மிகத்துல்லிய ஏற்றநிலைகளைக் கண்டறிவதற்கு பிற நுட்பங்கள் (ஹில் கிளைம்பிங் போன்றவை) அதிக செயல்திறன் மிக்கவையாக உள்ளன. GA மற்றும் ஹில் கிளைம்பிங் ஆகியவற்றை மாற்றி மாற்றி பயன்படுத்துவது சிறந்த முடிவுகளைத் தரும், ஹில் கிளைம்பிங்கின் கடினத்தன்மை குறைபாட்டை GA சரிசெய்துவிடும். இதன் பொருள் என்னவென்றால், ஜெனடிக் மாறுமாடுகளின் விதிகள் இயல்புநிலையில் வேறுபட்ட பொருள்களைக் கொண்டிருக்கும். எடுத்துக்காட்டாக - படிகள் தொடர்ச்சியான வரிசையில் சேகரிக்கப்பட்டிருந்தால் - பரிமாற்றத்தில் தாய்வழி டிஎன்ஏவின் படிகள் மற்றும் தந்தைவழி டிஎன்ஏவின் படிகள் ஆகியவற்றின் கூட்டுத்தொகையாக இருக்கக்கூடும். இது ஃபீனோடைபிக் சூழலில் உள்ள ஒரு முகடைப் பின்தொடரக்கூடிய வெக்டார்களைக் கூட்டுவதைப் போன்றதாகும். எனவே, இந்த செயல்முறையின் துல்லியம், அதன் எண்ணளவின் பல படிகளால் உயர்த்தப்படும். மேலும், தலைகீழி செயலியானது, படிகளைத் தலைகீழ் வரிசையில் வைப்பதற்கும் அல்லது வாழ்தல் அல்லது செயல்மிகுதன்மைக்காக வேறு ஏதேனும் பொருத்தமான வரிசையில் வைப்பதற்கும் வாய்ப்புண்டு. (ஒரு எடுத்துக்காட்டைக் காணவும் அல்லது ஒரு பயணிக்கும் விற்பனையாளர் சிக்கல். சிக்கலைப் பார்க்கவும்.) தொகுப்பு சார்ந்த வளர்நிலை கற்றல் என்பது ஒரு தொகுப்பின் தனித்தனி உறுப்பினர்களுக்கு பதிலாக மொத்தமாக தொகுப்பே பெறப்படும் ஒரு மாற்றுமுறையாகும்.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - சிக்கல் களங்கள் என்பது என்ன?
பதில்: மரபுசார் அல்காரிதத்தால் குறிப்பாக தீர்வு பெறக்கூடிய சிக்கல்களில் காலக்கோடு மற்றும் திட்டமிடுதல் அல்காரிதம் சிக்கல்கள் ஆகியவை அடங்கும், மற்றும் பல திட்டமிடல் மென்பொருள் தொகுப்புகள் GAக்களை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. GAக்கள் பொறியியல்யிலும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மரபுசார் அல்காரிதம்கள் பொதுவாக ஒட்டுமொத்த ஆப்டிமைசேஷன் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான ஒரு அணுகுமுறையாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஒரு எளிமையான விதியாக, மரபுசார் மறு இணைவு போன்ற சிக்கலான தகுதி வெளிகள் காணப்படும் சிக்கல் களங்களில் மரபுசார் அல்காரிதம்கள் பயன்படக்கூடும். இதில் ஒரு அக ஏற்றப்புள்ளியிலிருந்து தொகுப்பை நகர்த்திச்செல்லும் வசதி உள்ளது, இதிலேதான் பாரம்பரியமான ஹில் கிளைம்பிங் அல்காரிதம் தோல்வியடையக்கூடும்.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - தொடர்புடைய நுட்பங்கள் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: * எறும்புக் கூட்டத் தேர்வுமுறை (ACO) என்பதில் ஒரு தீர்வு வெளியில் பல எறும்புகள் (ஏஜென்ட்கள்) பரவி அந்த பகுதியில் உற்பத்தி அதிகமான பகுதி கண்டறியப்படுகிறது. மரபுசார் அல்காரிதம்களை விட பொதுவாக குறைந்த திறனுடைய மற்றும் அக தேடலின் பிற வடிவங்கள், ஒட்டுமொத்த அல்லது சமீபத்திய பார்வை கிடைக்காத இடங்களிலும் இதனால் தீர்வுகளை த் தர முடியும், இதனால் இச்சூழல்களில் பிற முறைகளைப் பயன்படுத்த முடியாது. * பாக்டீரியோலாஜிக் அல்காரிதம்கள் (BA) பரிணாம சூழியல் மற்றும், இன்னும் குறிப்பாக, பாக்டீரியாலாஜிக் ஏற்பைச் சார்ந்தது. பரிணாம சூழியல் என்பது வாழும் உயிரினங்களைப் பற்றி அவற்றின் சூழலைச் சார்ந்து படிப்பதாகும், இதன் நோக்கம் அவை எவ்வாறு சூழலுடன் ஒத்து போகின்றன என்று அறிவதாகும். ஒரு பலப்படித்தான சூழ்நிலையில், முழு சூழலுடனும் ஒத்துப்போகும் ஒரே ஒரு தனியுயிரியைக் கண்டறிய முடியாது என்பது அடிப்படைக் கருத்தாகும். எனவே, தொகுதி நிலையிலேயே நாம் கண்டறிய வேண்டும். சிக்கலான நிலைப்படுத்தல் தொடர்பான சிக்கல்கள் (செல்போன்களுக்கான ஆண்டெனாக்கள், புறநகர்ப்பகுதி திட்டமிடல் போன்றவை) அல்லது தரவு அகழ்வு போன்றவற்றுக்கு BAக்கள் GAகளை விட மேம்பட்ட முடிவுகளைத் தந்தன. * கிராஸ்-என்ட்ரோபி முறை கிராஸ்-என்ட்ரோபி முறை (CE) என்பது அளவுருக்களால் ஆக்கப்பட்ட நிகழ்தரவு பரவலின் அடிப்படையில் தீர்வுகளை உருவாக்குகிறது. கிராஸ்-என்ட்ரோபி குறைவுப்படுத்தலின்படி அளவுருக்கள் புதுப்பிக்கப்படுகின்றன, இதனால் அடுத்த மீள்நிகழ்வில் மேம்பட்ட மாதிரிகள் கிடைக்கும். * கல்ச்சுரல் அல்காரிதம் (CA) என்பது மரபுசார் அல்காரிதத்தைப் போன்றே தொகுப்பு கருத்துக்களைக் கொண்டதாகும், கூடுதலாக, ஒரு அறிவு உறுப்பான நம்பிக்கை வெளியும் இதில் உண்டு. * பரிணாம செயல்திட்டம் (ES, ரெச்சன்பர்க், 1994 ஐக் காண்க) என்பதில் திடீர்மாற்றங்கள் மற்றும் இடைநிலை மற்றும் முழுதும் வேறுபட்ட மறுஇணைவின் மூலமாக தனியுறுப்புகளை உருவாக்குவது அடங்கியுள்ளது.ES அல்காரிதம்கள் மெய்-மதிப்பு டொமைனில் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டவை. அவை தேடலின் கட்டுப்பாட்டு அளவுருக்களைச் சரிசெய்ய சுய-ஏற்பைப் பயன்படுத்துகின்றன. * பரிணாம நிரலாக்கம் (EP) என்பதில் முதன்மை திடீர்மாற்றம் மற்றும் தேர்ந்தெடுத்தல் மற்றும் தோராயமான வெளிப்படுத்தல் ஆகியவற்றினால் பெறப்பட்ட தீர்வுகளின் தொகுப்பு அடங்கியுள்ளது. அளவுருக்களைச் சரிசெய்ய அவை சுய-ஏற்பைப் பயன்படுத்துகின்றன, மற்றும் பல்வேறு பெற்றோர்களிடமிருந்து இணைவு தகவல் போன்ற மாற்றுதல் செயல்களும் அடங்கியிருக்கும். * வெளிப்புற ஆப்டிமைசேஷன் (EO) தீர்வுகளின் தொகுப்புகளைச் சார்ந்து இயங்கும் GAக்களைப் போலன்றி, EO இல் ஒற்றைத் தீர்வும் மோசமான உறுப்புகளுக்கு அக தேடல் (ஏற்புடையதாக்கல்) மாறுதல்களும் அடங்கியுள்ளன. இதற்கு ஒரு பொருத்தமான வெளிப்படுத்தல் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும், அது ஒரு தர அளவீடாக ("தகுதி") அமையக்கூடிய தனி தீர்வுகளை அனுமதிக்கக் கூடியதாக இருக்க வேண்டும். இந்த அல்காரிதத்தை நிர்வகிக்கும் தத்துவமானது, தரம் குறைந்த உறுப்புகளை தேர்ந்தெடுத்து நீக்குவது மற்றும் அவற்றை தோராயமாக தேர்ந்தெடுத்த உறுப்புகளால் பதிலீடு செய்வது என்ற ''எதிர்பாராத (emergent)'' வளர்ச்சி என்பதாகும். இது GA விலும் தீர்மான ரீதியாக நிகழ்கிறது, அதில் மேம்பட்ட தீர்வுகளை பெறும் முயற்சியாக நல்ல தீர்வுகள் தேர்ந்தெடுக்கப்படும். * காஸியன் ஒப்புமை (இயல்பான அல்லது சாதாரணமான ஏற்பு, GA உடனான குழப்பத்தைத் தவிர்ப்பதற்காக NA என்று சுருக்கமாக அழைக்கப்படுகிறது) என்பது சிக்னல் பிராசசிங் சிஸ்டம்களுக்கு அதிகபட்ச உற்பத்தியைப் பெறுவதை நோக்கமாக கொண்டது. இதனை சாதாரண அளவுரு சார்ந்த ஆப்டிமைசேஷனுக்கும் இது பயன்படுத்தப்படலாம். ஏற்பு மற்றும் அனைத்து காஸியன் பரவல்களின் அனைத்து பிரிவுகளுக்கும் செல்லுபடியாகும் ஒரு கொள்கையை இது சார்ந்தது. NA இன் பயன்படும் தன்மை தகவல் கொள்கை மற்றும் பயனுறுதிறனைச் சார்ந்த கொள்கை ஆகியவற்றைச் சார்ந்தது. அதன் பயனுறும்தன்மை என்பது தகவலை, தகவலைப் பெறுவதற்கு தேவையான வேலையால் வகுப்பதால் பெறப்படுகிறது. ஏனெனில், தனியுறுப்புகளின் தகுதியை விட சராசரி தகுதியை NA மேம்படுத்துகிறது, அதன் வெளிப்பாடானது மேம்பட்ட புள்ளிகளுக்கு இடையேயான குறைந்த மதிப்புகள் மறைந்துவிடுகின்றன. எனவே தகுதி வெளிப்பாட்டில், அக உச்ச மதிப்புகளைத் தவிர்க்க குறிப்பிட்ட “இலக்கை” கொண்டுள்ளது. நிகழ்வு அணியை ஏற்பதன் மூலம் NA என்பது குத்தான சிகரங்களை எட்டவும் சிறந்தது, ஏனெனில் NA காஸியனின் (சராசரி தகவல்) குறைபாட்டை அதிகப்படுத்துவதோடு சராசரி தகுதி மாறாமல் வைத்திருக்கிறது. * மரபியல் நிரலாக்கம் (GP) என்பது ஜான் கோஸா என்பவரால் பிரபலப்படுத்தப்பட்ட ஒரு தொடர்பு சார்ந்த நுட்பமாகும், இதில் செயல் அளவுருக்கள் அல்லாமல் கணினி நிரல்கள் ஏற்புடையதாக்கப்படுகின்றன. மரபுசார் நிரலாக்கத்தில், பொதுவான மரபுசார் அல்காரிதத்தில் பொதுவாக பயன்படுத்தப்படும் பட்டியல் (கணினி) கட்டமைப்புகள் அல்லாமல் பொதுவாக மரக்கிளை தரவு அமைப்பு அக தரவு அமைப்புகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. * மரபுசார் அல்காரிதமை குழுப்படுத்தல் (GGA) என்பது GA வின் ஒரு வளர்ச்சிநிலையே ஆகும், இதில் தனித்தனியான உறுப்புகளுக்கு பதிலாக, பாரம்பரிய GAக்களைப் போன்று, உறுப்புகளின் குழுக்கள் அல்லது துணைத்தொகுதிகளுக்கு கவனம் மாற்றப்படும். இந்த GA பரிணாமத்துக்கு பின்னால் உள்ள யோசனையானது இம்மானுவல் ஃபால்னவுவர் என்பவரால் முன்வைக்கப்பட்டது, அதாவது தீவிரமான சிக்கல்களைத் தீர்த்தல், ''தொகுப்பாக்கல்'' அல்லது ''பிரித்தல்'' சிக்கல்கள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. இதில் உருப்படிகளின் தொகுதியானது ஏற்கப்பட்ட பிரிக்கப்பட்ட உருப்படிகளின் குழுக்களாக வகைப்படுத்தப்படுகிறது, குழுக்களின் பண்புகளில் மேம்பாடு இதனால் அடையப்படுகிறது. இவை குழுக்களின் உருப்படிகளின் ஜீன்களுக்கு ஒப்பானது. இந்த வகை சிக்கல்களில் பின் பேக்கேஜிங் சிக்கல், லைன் பேலன்சிங், தொலைவின் அடிப்படையில் தொகுப்பாக்குதல், ஈக்வல் பைல்ஸ் போன்றவை அடங்கும், இவற்றில் பாரம்பரியமான GAக்கள் நன்றாக செயல்படவில்லை என்பது நிரூபிக்கபட்டுள்ளது. ஜீன்களை குழுக்களுக்கு சமமானதாக வைப்பதன் மூலம், பொதுவாக வேறுபட்ட அளவுகளைக் கொண்ட குரோமோசோம்கள் கிடைக்கும். மேலும் சிறப்பு ஜெனடிக் செயலிகள் ஒரு குழுவான உருப்படிகளின் மீது செயல்படுத்தப்படும். குறிப்பாக பின் பேக்கேஜிங் சிக்கல்குக்கு GGA ஆனது மார்டெல்லோ மற்றும் டோத்தின் டோமினன்ஸ் கிரைட்டேரியன் என்பதுடன் கலந்து பயன்படுத்தப்படுகிறது, இதுவே இதுநாள் வரையிலும் இருப்பதில் சிறந்த நுட்பமாகும். * ஹார்மனி தேடல் (HS) என்பது இசைக்கலைஞர்களின் நடத்தைகளை மேம்படுத்தல் செயல்முறையில் பயன்படுத்தும் ஒரு அல்காரிதமாகும். * ஊடாடக்கூடிய பரிணாம அல்காரிதம்கள் என்பவை மனித மதிப்பாய்வைப் பயன்படுத்தக் கூடிய ஒரு பரிணாம அல்காரிதமாகும். ஒரு கணக்கீட்டு தகுதி செயல்பாட்டை வடிவமைப்பது சிக்கல் நிறைந்த களங்களில் இது பொதுவாக பயன்படுத்தப்படுகிறது, எடுத்துக்காட்டாக, வந்துகொண்டிருக்கும் படங்கள், இசை, கலை வடிவங்கள் மற்றும் பயனர்களின் கலை விருப்பத்தைப் பூர்த்தி செய்யும் வடிவங்கள் போன்றவையாகும். * மெமடிக் அல்காரிதம் (MA), ''கலவையான ஜெனடிக் அல்காரிதம்'' என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, மற்றவற்றை விட புதிய பரிணாம முறையான இதில் பரிணாம சுழற்சிய அகத் தேடல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மரபு அல்காரிதம் என்பதானது நினைவுகள் என்பதலிருந்து வந்தவையாகும், ஜீன்களைப் போலன்றி அவையே அவற்றைப் பயன்படுத்தக்கூடும். சில சிக்கல் பகுதிகளில் வழக்கமான பரிணாம அல்காரிதம்களை விட சிறப்பானதாக இவை இருக்கின்றன. * ரியாக்டிவ் தேடல் ஆப்டிமைசேஷன் (RSO) என்பது துணை உருவக இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களை தேடல் பொதுப்பண்புகளுடன் இணைத்து ஆப்டிமைசேஷன் சிக்கல்களுக்கு ஒருங்கிணைப்பதைப் பரிந்துரைக்கிறது. ரியாக்டிவ் என்ற சொல்லானது, தேடலின்போது ஏற்படும் நிகழ்வுகளுக்கு ஒரு அக ஆன்லைன் பின்னூட்ட சுழற்சி மூலமாக தயாரான பதில்களை வழங்குவதைக் குறிப்பிடுகிறது. இது தானாக சரிசெய்து கொள்ளக்கூடிய முக்கிய அளவுருக்களுக்கு பொருந்தும். ரியாக்டிவ் தேடலுக்கு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் புள்ளிவிவரங்கள், குறிப்பாக மறு உறுதிப்படுத்தல் கல்வி, செயல்வழி அல்லது வினாவழி கற்றல், நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மெடா-பொதுமைப்படுத்தல் ஆகிய முறைகளும் உதவக்கூடும். * தூண்டப்பட்ட உறுதிப்படுத்தல் (SA) என்பது தொடர்புடைய ஒரு ஒட்டுமொத்த ஆப்டிமைசேஷன் நுட்பமாகும், இதில் தேடல் வெளியானது ஒரு தனித்த தீர்வின்மேல் சீரற்ற திடீர்மாற்றங்கள் சோதிக்கப்படும். தகுதியை அதிகரிக்கும் திடீர்மாற்றம் எப்போதும் ஏற்றுக்கொள்ளப்படும். தகுதியைக் குறைக்கும் ஒரு திடீர்மாற்றமானது, தகுதி மற்றும் குறையும் வெப்பநிலை ஆகியவை சார்ந்த நிகழ்தகவு விதியின்படி ஏற்றுக்கொள்ளப்படும். SA இன் இயல்பான மொழியில், அதிகபட்ச தகுதிக்கு பதிலாக குறைந்தபட்ச சக்தியை ஒருவர் தேடுகிறார். SA ஐ ஒரு இயல்பான GA அல்காரிதமுக்கு உள்ளும் பயன்படுத்தலாம், அதற்கு ஓரளவு அதிக வீதத்தில் திடீர்மாற்றத்தையும் தரப்பட்ட நேரத்தில் குறைக்கவும் வேண்டும். * தோராய ஆப்டிமைசேஷன் என்பது GAக்கள் மற்றும் பல பிற அணுகுமுறைகளை உள்ளடக்கிய ஒரு குடை போன்ற அமைப்பாகும். * தபு தேடல் (TS) என்பது காட்சிப்படுத்தப்பட்ட உறுதிப்படுத்தலைப் போன்றதே ஆகும், இதில் இரண்டு கிடைநிலைகளும் ஒரு தனித்த தீர்வின் திடீர்மாற்றங்களை தீர்வு வெளியில் சோதிப்பது அடங்கியுள்ளது. காட்சிப்படுத்தப்பட்ட உறுதிப்படுத்தலானது ஒரே ஒரு திடீர்மாற்ற தீர்வை உருவாக்குகிறது, தபு தேடலானது பல திடீர்மாற்ற தீர்வுகளை உருவாக்குகிறது மற்றும் அவற்றிலிருந்து உருவாக்கப்பட்ட குறைவான சக்தியுடன் தீர்வை நோக்கி நகர்கிறது. சுழற்சியைத் தவிர்க்கவும், தீர்வு வெளியில் அதிகபட்ச நகர்வை ஊக்குவிக்கவும், ஒரு தபு பட்டியல் பராமரிக்கப்படுகிறது, அதில் பகுதி மற்றும் முழுமையான தீர்வுகள் இருக்கும். தபு பட்டியலின் உறுப்புகளைக் கொண்ட ஒரு தீர்வை நகர்த்துவது தடை செய்யப்பட்டுள்ளது, அந்த பட்டியலானது தீர்விலிருந்து தீர்வு வெளிக்கு புதுப்பிக்கப்படுகிறது.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - இதையும் பாருங்கள் என்பது என்ன?
பதில்: * அல்காரித பயனுறுதன்மை * ஹாலண்டின் திட்டக்கொள்கை * மரபியல் நிரலாக்கம் * தகுதி சரிகட்டுதல்
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - பயன்பாடுகள் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: * செயற்கை படைப்பாக்கம் * கலப்புருப் பொருள் வடிவமைப்பு மற்றும் பலப்பொருள் வடிவமைப்பு போன்றவற்றின் ஆய்வுக்கான தானியங்கு வடிவமைப்பு. இதில் பொருட்களின் பரிமாற்றத்தன்மை, எடை சேமிப்புகள் மற்றும் பிற பண்புகள் ஆகியவை அடங்கும். * பாண்ட் வரைபடங்கள் மற்றும் மரபு நிரலாக்கம் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி மெக்கட்ரோனிக்ஸ் அமைப்புகளின் தானியங்கு வடிவமைப்பு (NSF). * மாதிரி பேட்டர்ன்களின் கேட்டலாகைப் பயன்படுத்தி தொழிற்சாலை சாதனங்களின் தானியங்கு வடிவமைப்பு. * நிதித்துறைக்கான நுணுக்கமான வணிக அமைப்புகளின் தானியங்கு வடிவமைப்பு. * Building பரிணாம மரபுவழி காட்சிகள்கள். * எல்லை நிலைகள் மற்றும் அக-அடர்த்தி தோராயமாக்கல்கள் போன்றவற்றைக் கணக்கிடுதல். * ([http://www.personal.leeds.ac.uk/~fuensm/project.html வாயு] மற்றும் [http://repositories.cdlib.org/postprints/1154 திட] நிலைகளின்) வேதி இயக்கங்கள் * உள்ளமைவு பயன்பாடுகள், குறிப்பாக C60 (ஃபுல்லெரென்) போன்ற குறிப்பிட்ட அமைப்புகளுக்கான ஏற்ற மூலக்கூறு உள்ளமைவுகள் போன்ற இயற்பியல் பயன்பாடுகள். * கண்டெய்னர் எடையேற்றுதல் ஆப்டிமைசேஷன் * பூஜ்ஜியம்கள் போன்ற பெரிய தீர்வு வெளிகளில் GAக்களைப் பயன்படுத்தி சரியான குறிநீக்கத்தைக் கண்டறிவதற்கான குறியீடு-குலைத்தல்.Joachim De Zutter * நீர் விநியொக அமைப்பு வடிவமைப்பு. * பகிரப்பட்ட கணினி நெட்வொர்க் உள்ளமைவுகள். உள்ளமைவுகள். * எலக்ட்ரானிக் சுற்று வரைபடம், வளரக்கூடிய வன்பொருள் என்றழைக்கப்படுகிறது. * ஒரு பகிரப்பட்ட அமைப்பு கோப்பு ஒதுக்கீடு. * கேம் கொள்கை சமநிலை தீர்மானம். * வெளிப்பாடு சேகரித்தல் பகுப்பாய்வு. * விதி தொகுப்பு ஆக்கத்துக்கான மரபுசார் அல்காரிதம் * மரபுசார் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி ரோபாட் நடத்தையைக் கற்றல். * மரபுசார் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி ஃபஸ்ஸி விதி அடிப்படையைக் கற்றல் * இலக்கண தூண்டல் மற்றும் இயல்மொழி செயலாக்கம் (NLP) பிற அம்சங்களான சொல் பயன் தெளிந்தறிதல் போன்ற மொழியியல் ஆய்வு. * மார்க்கெட்டிங் மிக்ஸ் ஆய்வு * மொபைல் தகவல்தொடர்பு கட்டமைப்பு ஏற்புடையதாக்குதல் (கணிதவியல்). * மூலக்கூறு அமைப்பு ஆப்டிமைசேஷன் (வேதியியல்). * பல்வகைப்பட்ட தேர்வளவை உற்பத்தி திட்டமிடல்.}} * பலவகை தொகுப்பு உள்ளமைவுகள் மற்றும் பரிமாற்ற முறைகள். * திடீர்மாற்ற சோதனை * நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், குறிப்பாக மீட்சி நரம்பியல் வலையமைப்பு[http://arimaa.com/arimaa/about/Thesis/ நெட்வொர்க் அளவுருக்களைக் கற்றல் மற்றும் கட்டமைப்பு ஆகியவற்றுக்கு மீள்நிகழ்வு நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கு மரபுசார் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தல்] * ஓபெரான் கணிப்பு. * எடுத்துக்காட்டாக வேவ்லெட்கள் போன்றவற்றைப் பயன்படுத்தி தரவு சுருக்க முறைகளை ஏற்றதாக்குதல். * சிக்கல் களங்கள் படிநிலை சிதைவு போன்றவற்றைப் பயன்படுத்தி GA/GP ஆகியவற்றின் இணையாக்கம் மற்றும் அம்சம் பொருத்துதல் மற்றும் GA ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி ஒழுங்கற்ற வடிவங்களின் வடிவமைப்பு வெளிகளை முடிச்சிடல். * பாப் இசை ரிக்கார்ட் தயாரிப்பாளர்.[http://news.bbc.co.uk/2/hi/entertainment/123983.stm BBC செய்திகள் | பொழுதுபோக்கு | டூ த பீட் ஆஃப் த பைட்] * புரோட்டின் மடிப்பு மற்றும் புரத கட்டற்ற அணு பொருத்தல். * தாவர தள தளவமைப்பு. * கோப்வெப் மாதிரி போன்ற பொருளாதார மாதிரிகளில் சீரான ஏஜென்ட்களை வெளிப்படுத்தல். * உயிரிதகவலியல்: RNA கட்டமைப்பு கணித்தல். * உயிரிதகவலியல்: [சீரமைவின் ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட தொடர்ச்சி]. SAGA இங்கு கிடைக்கிறது:[http://www.tcoffee.org/homepage.html செட்ரிக் நோட்ரெடாம் முகப்பு பக்கம்] . * உயிரிதகவலியல் சீரமைவின் ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட தொடர்ச்சி. * திட்டமிடுதல் பயன்பாடுகள், வேலை கடை திட்டமிடுதலும் உட்பட.இதன் நோக்கமாவது வேலைகளை தொடர்ச்சி சார்ந்தது அல்லது தொடர்நிகழ்வு சாராத சூழலில் வேலைகளைப் பட்டியலிடுவதாகும், இதன்மூலம் உற்பத்தியின் அளவை அதிகரிப்பதும் நேரம் போன்ற இழப்புகளைக் குறைப்பதுமாகும். * உயிரியல் அமைப்புகளை விளக்குவதற்கான ஏற்ற கணித மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுத்தல். * மென்பொருள் பொறியியல் * செல்லுலர் உற்பத்தி அமைப்புகள் போன்றவற்றுக்கு தேவைப்படும் எந்திர-உறுப்பு குழுவாக்கல் சிக்கல்களைத் தீர்த்தல். * திட்டமிட்ட சொத்து ஒதுக்கீடு மற்றும் சர்வதேச ஈக்விட்டி திட்டங்கள். * ஒரு பெரிய பல்கலைக்கழகத்துக்கு ஒன்றுடன் ஒன்று முரண்படாத வகுப்பு காலக்கோடு சிக்கல்கள் போன்றவை. * முன்பே வரையறுக்கப்பட்ட பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகள் (நரம்பியல்பரிணாமம்) கிடைக்காதபோது செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகள்ப் பயிற்சியளித்தல். * பயணிக்கும் விற்பனையாளர் சிக்கல். * வன்பொருள் பிழைகளைக் கண்டறிதல்.ஹிட்டோஷி இபா, சுமிதாகா அகிபா, டெட்சுயா ஹிகுச்சி, டைசுகே ஸாடோ: பிழைகள்: மரபுசார் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி பிழை அடிப்படையிலான தேடல் செயல்திட்டம். PPSN 1992:இப்ராஹிம், W. மற்றும் அமர், H.: VLSI சோதனை வெக்டார் தேர்ந்தெடுத்தலுக்கு ஒரு ஏற்கத்தக்க மரபுசார் அல்காரிதம் * கம்பியில்லா சென்சார்/Ad-hoc நெட்வொர்க்குகள். * தரவு மையம்/சேவையகப் பண்ணை.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - குறிப்புதவிகள் பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: * பன்சாஃப், வொல்ஃப்கேங்; நோர்டின், பீட்டர்; கெல்லர், ராபர்ட்; ஃப்ரான்கோன், ஃப்ராங்க் (1998) ''மரபுசார் நிரலாக்கம் - ஒரு அறிமுகம்'' , மோர்கன் காஃப்மன், சான் பிரான்ஸிஸ்கோ, CA. * * * * கோல்ட்பெர்க், டேவிட் ஈ (1989), ''தேடல், ஏற்றதாக்குதல் மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவற்றில் மரபுசார் அல்காரிதம்கள்,'' க்ளூவர் அகாடமிக் பப்ளிஷர்ஸ், போஸ்டன், MA. * கோல்ட்பர்க், டேவிட் ஈ (2002), ''தி டிசைன் ஆஃப் இன்னோவேஷன்: சிறந்த மரபுசார் அல்காரிதம்களுக்கு அவற்றிலிருந்தே பாடங்கள்,'' அடிசன்-வெஸ்லி, ரீடிங், MA. * போகல், டேவிட் பி (2006), ''பரிணாம கணக்கீடு: இயந்திர நுண்ணறிவின் புதிய தத்துவத்தை நோக்கி,'' IEEE பிரஸ், பிஸாட்கேடவே, NJ. மூன்றாம் பதிப்பு * ஹாலண்ட், ஜான் எச் (1975), ''இயற்கை மற்றும் செயற்கை முறைகளில் ஏற்றுக்கொள்ளுதல்'' , மிக்ஸிகன் பல்கலைக்கழக பிரஸ், ஆண் ஆர்பர் * கோஸா, ஜான் (1992), ''மரபுசார் நிரலாக்கம்: இயற்கை தேர்வின் மூலமாக கணினி நிரலாக்கம் பற்றி'' , எம்ஐடி பிரஸ். * மைக்கேல்விஸ், ஸ்பிக்னியூ (1999), ''மரபுசார் அல்காரிதம்கள் + தரவு கட்டமைப்புகள் = பரிணாம நிரல்கள்'' , ஸ்பிரிங்கர்-வெர்லாக். * மிட்சல், மெலானி, (1996), ''மரபுசார் அல்காரிதம்களுக்கு ஒரு அறிமுகம்'' , எம்ஐடி பிரஸ், கேம்பிரிட்ஜ், MA. * * ரெச்சன்பர்க், இங்கோ (1994): Evolutionsstrategie '94, ஸ்டட்கார்ட்: ஃப்ரம்மன்-ஹோல்ஸ்பூக். * ஸ்கிமிட், லோதார் எம்; நேஹானிவ், கிறிஸ்டோபர் எல்; ஃப்யூஜி, ராபர்ட் ஹெச் (1998), ''மரபுசார் அல்காரிதம்களின் நேரிய பகுப்பாய்வு'' , தியரிடிக்கல் கம்ப்யூட்டர் சயின்ஸ் 208: 111-148 * ஸ்கிமிட், லோதார் எம் (2001), ''மரபுசார் அல்காரிதம்களின் கொள்கை'' , தியரிடிக்கல் கம்ப்யூட்டர் சயின்ஸ் 259: 1-61 * ஸ்கிமிட், லோஹர் எம் (2004), ''மரபுசார் அல்காரிதம்களின் கொள்கை II: மரபுசார் செயலிகளுக்கான மாதிரிகள் ஸ்ட்ரிங்-டென்ஸார் பயன்பாட்டில் தொகுப்புகளின் மாதிரிகள் மற்றும் அளவீட்டில் உள்ள தகுதிக்கான செயல்பாட்டின்படி ஒட்டுமொத்த ஏற்றப்புள்ளி நோக்கிய குவிவு'' , தியரிடிக்கல் கம்ப்யூட்டர் சயின்ஸ் 310: 181-231 * ஸ்க்வெஃபல், ஹன்ஸ் பால் (1974): Numerische Optimierung von Computer-Modellen (PhD ஆய்வுக்கட்டுரை).Birkhäuser (1977) ஆல் மறுபதிப்பு செய்யப்பட்டது. * வோஸ், மைக்கேல் டி (1999), ''எளிய மரபுசார் அல்காரிதம்: அடிப்படைகள் மற்றும் கொள்கை'' , எம்ஐடி பிரஸ், கேம்பிரிட்ஜ், MA. * ஒயிட்லி, டி. (1994''ஒரு மரபுசார் அல்காரிதம் டுடோரியல்'' . புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் கணக்கிடுதல் 4, 65–85.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - புற இணைப்புகள் என்பது என்ன?
பதில்: * [http://twtmas.mpei.ac.ru/mas/Worksheets/Minimum.mcd http://twtmas.mpei.ac.ru/mas/Worksheets/Minimum.mcd] மரபுசார் அல்காரிதமைப் பயன்படுத்தி ஒட்டுமொத்த குறைந்த அளவைத் தேடல்
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - கட்டுமான தொகுதி கருதுகோளுக்கான ஒரு மாற்று பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: * [http://cs.brandeis.edu/~kekib/dissertation.html உருவாக்கத்தக்க பொருத்தம்] எளிய மறுஇணையக்கூடிய மரபுசார் அல்காரிதமுக்கான ஒரு ஒருங்கிணைந்த விளக்கம்
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - பயன்பாடுகள் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: * [http://www.dna-evolutions.com/dnaappletsample.html TSP மற்றும் VRPTW சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான பரிணாம அல்காரிதமின் டெமோ ஆப்லெட்] * [http://www.e-nuts.net/en/genetic-algorithms மரபுசார் கை] மரபுசார் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி பயிற்றுவிக்கப்பட்ட ஒரு எந்திர கையை இயக்குதல்.தனிப்பயன் இலக்குகள் ஒரு ஸ்கிரிப்டிங் மொழியைப் பயன்படுத்தி வரையறுக்கப்படலாம்.ஒரு மாதிரி வீடியோ இந்த பக்கத்தில் உள்ளது. * [http://ti.arc.nasa.gov/projects/esg/research/antenna.htm NASAவுக்கான ஆண்டெனா ஆப்டிமைசேஷன்] மரபுசார் அல்காரிதம்களின் வெற்றிகரமான பயன்பாடு. * [http://seo.witinside.net/genetic-algorithms/ ஜெனிசிஸ்-SGA Seo மரபுசார் அல்காரிதம் ] SEO (தேடுபொறி ஏற்றதாக்குதல்) என்ற கருத்துக்கு பயன்படும் மரபுசார் அல்காரிதம்கள்
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - ஆதாரங்கள் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: * [http://www.digitalbiology.net/ DigitalBiology.NET] GA/GP ஆதாரங்களுக்கான சிறந்த தேடுபொறி * [http://www.geneticprogramming.com/ga/index.htm மரபுசார் அல்காரிதம்களின் அட்டவணை] ஜெனடிக் புரோகேமிங் நோட்புக் என்ற தளமானது ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட ஆதாரங்காட்டியை வழங்குகிறது, இவை மரபுசார் அல்காரித துறையில் இருப்பவர்கள் வலைப்பக்கங்களைக் கண்டறிய உதவுகிறது
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - நூலகங்கள் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: * [http://cs.gmu.edu/~eclab/projects/ecj/ ECJ], மிகப்பிரபலமான Java பரிணாம கணினி நூலகங்கள். * [http://eodev.sourceforge.net/ EO], மிகப்பிரபலமான C++ பரிணாம கணக்கிடுதல் கருவித்தொகுப்பு. * [http://paradiseo.gforge.inria.fr/ ParadisEO] , [http://eodev.sourceforge.net/ EO] க்கு இணையான மற்றும் பல நோக்கு நீட்சி. * [http://beagle.gel.ulaval.ca/ Open BEAGLE], மற்றொரு பிரபல C++ பரிணாம கணக்கீட்டு கருவித் தொகுதி. * [http://www.dna-evolutions.com/dnaappletsample.html JOpt இன் மாதிரி ஆப்லெட்.] [http://www.dna-evolutions.com/dnaappletsample.html SDK] TSP மற்றும் VRPTW சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான Java அல்லது .NET ஒரு பரிணாம அல்காரிதம் மென்பொருள் நூலகம் * [http://airwiki.elet.polimi.it/mediawiki/index.php/Evoptool:_Evolutive_Optimization_Tool எவோப்டூல்] C++ இல் வளரத்தக்க கணக்கீட்டுக்கான நூலகங்களுக்கான கட்டமைப்பு, இதில் பல மரபுசார் அல்காரிதம்களும் EDAகளும் அடங்கியுள்ளன. * [http://sites.google.com/a/ciselab.org/jenes/ ஜேன்ஸ்] மரபுசார் அல்காரிதமுக்கான சிறந்த Java நூலகம். * [http://pyevolve.sourceforge.net/ Pyevolve] மரபுசார் அல்காரிதமுக்கான python கட்டமைப்பு. * [http://ai4r.rubyforge.org/geneticAlgorithms.html ரூபியில் மரபுசார் அல்காரிதம்கள்] * [http://lancet.mit.edu/ga/ GAlib] மரபுசார் அல்காரித உருப்படிகளுக்கான ஒரு C++ நூலகம் * [http://mogalib.uni-pannon.hu MOGAlib] GALib C++ நூலகத்துக்கான ஒரு மல்டிஆப்ஜெக்ட் நீட்சி * [http://laurel.datsi.fi.upm.es/projects/gaedalib GAEDALib] வளரதக்க அல்காரிதம்களுக்கான ஒரு C++ நூலகம் (GAக்கள், EDAக்கள், DEக்கள் மற்றும் பிற) GAlib ஐ அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் MOS மற்றும் இணை கணக்கீட்டை ஆதரிப்பது * [http://jenetics.sourceforge.net/ Jenetics] Java இல் எழுதப்பட்ட மரபுசார் அல்காரிதம் நூலகம். * [http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/gads/ga.html ga] MATLAB இல் மரபுசார் அல்காரிதம்({1 ஒரு GA MATLAB இல் எவ்வாறு பணிபுரிகிறது{/1}) * [http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/gads/gamultiobj.html gamultiobj] MATLAB இல் ஒரு மல்ட்டி ஆப்ஜெக்டிவ் மரபுசார் அல்காரிதம் * [http://garage.cse.msu.edu/ GARAGe] மிக்சிகன் மாகாண பல்கலைக்கழகத்தின் மரபுசார் அல்காரித நூலகம் C இல், GALLOPS * [http://www.ise.ncsu.edu/mirage/GAToolBox/gaot/ GAOT] ஜெனடிக் அல்காரிதம் ஆப்டிமைசேஷன் டூல்பாக்ஸ் (GAOT) Matlab க்கு, NCSU வழங்கியது * [http://jgap.sourceforge.net/ JGAP] சிறந்த அலகு சோதனைகளுக்கான Java மரபுசார் அல்காரித தொகுப்பு அம்சங்கள் * [http://blog.hackingevolution.net/2009/02/04/speedyga-v13/ speedyGA] Matlab இல் ஒரு விரைவான எடைகுறைந்த மரபுசார் அல்காரிதம் பகுப்பு:நுண்ணறிவு பகுப்பு:கூகுள் தமிழாக்கம்-கணினி sv:Genetisk programmering#Genetisk algoritm