கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - முடிவுறுதல் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: இந்த பொதுமைப்படுத்தல் செயல்முறையானது ஒரு முடிவுறுதல் நிலை எட்டப்படும் வரை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகின்றன. பொதுவான முடிவுறுதல் நிலைகளாவன: * குறைந்தபட்ச தேர்வளவையை பூர்த்திசெய்யும் தீர்வு கண்டறியப்படுதல் * முடிவு செய்யப்பட்ட தலைமுறைகளின் எண்ணிக்கை எட்டப்படுதல் * ஒதுக்கப்பட்ட பட்ஜெட் (கணக்கீட்டு நேரம்/பணம்) எட்டப்படுதல் * தீர்வுகளின் அதிகபட்ச தரம் எட்டப்படுதல் அல்லது அவ்வாறான நிலைகளின் தொடர்ச்சியான மீள் நிகழ்வுகள் ஏற்படுதல், அதற்கு மேம்பட்ட முடிவுகள் பெறப்படாமை * கைமுறையான சோதனை * மேலே கூறப்பட்டவைகளின் சேர்க்கை
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - வரலாறு என்பது என்ன?
பதில்: பரிணாமம் சார்ந்த கணினி மாதிரி அமைப்புகள் 1954 ஆம் ஆண்டு தொடக்கத்திலேயே நில்ஸ் ஆல் பாரிசெல்லியின் காலத்திலேயே தொடங்கியது, அவர் பிரிண்சிடன், நியூ ஜெர்சி உள்ள இண்ஸ்டிட்யூட் ஃபார் அட்வாண்ஸ்ட் ஸ்டடி என்னுமிடத்தில் இருந்த கணினியைப் பயன்படுத்தி வந்தார். அவருடைய 1954 ஆம் ஆண்டு வெளியீடு பரவலாக கவனத்தை ஈர்க்கவில்லை. 1957 ஆம் ஆண்டு முதல், ஆஸ்திரேலிய கணக்கீட்டு ஜெனடிக்டிஸ்ட்டான அலெக்ஸ் ஃப்ராஸர் (விஞ்ஞானி) ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட இடங்களில் அளவிடக்கூடிய பண்புக்கூறுகளுடன் உயிரினங்களில் செயற்கை தேர்ந்தெடுத்தல் சிமுலேஷன் தொடர்பான பல ஆய்வுக்கட்டுரைகளை வெளியிட்டார். இவ்வகை தொடக்கங்களிலிருந்து, 1960 களில் பரிணாமத்தை கணினி வழி மாதிரிகளின் மூலம் வெளிப்படுத்துவது உயிரியல் வல்லுநர்களிடையே பொதுவாக காணப்பட்டது, மேலும் இந்த முறைகளாவன ஃபிராஸர் மற்றும் பர்னல் (1970) மற்றும் கிராஸ்பை (1973) ஆகியோரின் புத்தகங்களில் விளக்கப்பட்டுள்ளன. ஃப்ராஸரின் மாதிரி அமைப்புகளில் நவீனகால மரபுசார் அல்காரிதம்களின் அனைத்து முக்கிய கூறுகளும் அடங்கியிருந்தன. மேலும், ஹன்ஸ் ப்ரெமர்மான் என்பவரும் 1960களில் தொடர்ந்து ஆய்வுக்கட்டுரைகளை வெளியிட்டார். அவையும் ஆப்டிமைசேஷன் சிக்கல்களுக்கு தொகுப்பாக்குதல் தீர்வுகளை முன்வைத்தன மற்றும் மறுஇணைவுக்கு உட்படுதல், திடீர்மாற்றம் மற்றும் தேர்ந்தெடுத்தல் போன்றவையும் விளக்கப்பட்டன. நவீனகால மரபுசார் அல்காரிதம்களின் கூறுகளையும் ப்ரெமர்மேனின் ஆய்வுகள் உள்ளடக்கியிருந்தன. பிற கவனிக்கத்தக்க ஆரம்பநிலை முன்னோடிகள் ரிச்சர்ட் ப்ரைட்பெர்க், ஜார்ஜ் ப்ரைட்மேன் மற்றும் மைக்கேல் கோன்ராட் போன்றோர் ஆவர். பல ஆரம்பநிலை ஆய்வுக்கட்டுரைகள் டேவிட் பி. ஃபோகல் (1998) ஆல் மறுபதிப்பு செய்யப்பட்டன. பாரிசெல்லி 1963 இல் செயல்முறையாக ஒரு எளிய விளையாட்டை ஆடும் திறனை மாதிரியாக்கம் செய்திருந்தாலும், செயற்கை பரிணாமம் என்பது பரவலாக அறியப்பட்ட ஆப்டிமைசேஷன் முறையாக மாறியது இங்கோ ரெச்சன்பர்க் மற்றும் ஹன்ஸ்-பால் ஸ்க்வெஃபல் ஆகியோர் 1960கள் மற்றும் 1970களின் தொடக்கத்தில் செய்த பணிகளால்தான் - ரெச்சன்பர்கின் குழுவால் பரிணாம செயல்திட்டம் மூலமாக சிக்கலான பொறியியல் சிக்கல்களைத் தீர்க்க முடிந்தது. லாரன்ஸ் ஜே.ஃபோகல் மற்றும் ஒரு அணுகுமுறையானது பரிணாமம் சார்ந்த நிரலாக்க நுட்பமாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவை (artificial intelligence) உருவாக்குவதற்கு முன்மொழியப்பட்டது. சூழ்நிலையைக் கணிக்க நிலை எந்திரங்களையும் கணிக்கத்தக்க தர்க்கங்களை ஏற்றதாக்க மாற்றங்கள் மற்றும் தேர்ந்தெடுத்தலையும் பரிணாம நிரலாக்கம் உண்மையில் பயன்படுத்தியது. 1970 களின் ஆரம்பக்கட்டத்தில் ஜான் ஹென்றி ஹாலண்ட் பணிகளாலேயே மரபுசார் அல்காரிதம்கள் பிரபலமடைந்தன, குறிப்பாக அவரது புத்தகமான ''Adaptation in Natural and Artificial Systems'' (1975) அதிகம் பிரபலப்படுத்தியது. ஜான் ஹென்றி ஹாலண்ட் அவருடைய மாணவர்களும் இணைந்து மிக்ஸிகன் பல்கலைக்கழகம் நடத்திய செல்லுலர் ஆட்டோமெட்டா அவரது பணித் தொடங்கியது. அடுத்த தலைமுறையின் தரத்தை கணிக்க ஹாலண்ட் ஒரு முறையான கட்டமைப்பை அறிமுகப்படுத்தினார், அது ஹாலண்டின் திட்டக்கொள்கை என்றழைக்கப்படுகிறது. 1980 களின் மத்தியப்பகுதி வரையிலும் GA தொடர்பான ஆய்வுகள் பெரும்பாலும் கொள்கை அளவிலேயே இருந்தன, அப்போது பிட்ஸ்பர்க், பென்சில்வேனியா மரபுசார் அல்காரிதத்துக்கான முதல் சர்வதேச கலந்தாய்வு நடத்தப்பட்டது. கல்விரீதியான ஆர்வங்கள் வளரத் தொடங்கியதும், டெஸ்க்டாப் கணினிகளில் மிகப்பெரிய கணக்கிடும் திறனானது, இந்த புதிய முறையை நடைமுறை பயன்பாடுகளுக்கு பயன்படுத்த வாய்ப்புகள் கிடைத்தன. 1980களின் பிற்பகுதியில், உலகின் அதிவேகமான மரபுசார் அல்காரித தயாரிப்பான, மெயின்ஃபிரேம் சார்ந்த டூல்கிட்டை General Electric நிறுவனம் விற்கத் தொடங்கியது, அது தொழிற்துறை செயல்முறைகளுக்கு உதவியது. 1989 இல், Axcelis, Inc. நிறுவனம், உலகின் இரண்டாவது GA தயாரிப்பும் முதல் டெஸ்க்டாப் கணினிக்கான தயாரிப்புமான எவால்வர் (மென்பொருள்) என்ற தயாரிப்பை வெளியிட்டது. 1990 இல் தி நியூ யார்க் டைம்ஸ் இன் தொழில்நுட்ப எழுத்தாளர் ஜான் மார்கோஃப் wrote எவால்வரைப் பற்றி எழுதினார்.
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - கட்டுமான தொகுதி கருதுகோள் (Building block hypothesis) பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: மரபுசார் அல்காரிதம்கள் பொதுவாக பயன்படுத்த எளிமையானவை, ஆனால் அவற்றை புரிந்து கொள்வது கடினம். குறிப்பாக அவை எப்போதுமே அதிக தகுதியுடன் தீர்வுகளை உருவாக்குவதில் வெற்றிகரமாக இருப்பதைப் புரிந்துகொள்வது கடினம். கட்டுமான தொகுதி கருதுகோளில் (BBH) பின்வருபவை உள்ளன: # ஒரு மாதிரி ஒப்பு வழிமுறையின் விளக்கம், இந்த வழிமுறையானது "கட்டுமான தொகுதிகளை" மீள் இணைப்பதன் மூலம் ஏற்பதாக இருக்க வேண்டும், அதாவது, சராசரி தகுதிக்கு மேலாக குறைந்த ஆர்டர், குறைவான வரையறுத்தல் நீள திட்டம். # இந்த மாதிரி ஒப்பு வழிமுறையை மரபுசார் அல்காரிதமானது சிறப்பாக ஏற்கவும் சிறப்பாக நடைமுறைப்படுத்துவதாகவும் ஒரு கருதுகோள். (Goldberg 1989:41) என்பவர் மாதிரி ஒப்பு வழிமுறையை பின்வருமாறு விவரிக்கிறார்: :சுருக்கமான, குறைந்த ஆர்டர் மற்றும் மிகவும் பொருந்தக்கூடிய திட்டம் (மரபுசார் அல்காரிதம்கள்) ஆகியவை சாம்பிள் செய்யப்படுகின்றன, பரிமாற்றம் (மரபுசார் அல்காரிதம்) [பரிமாற்றப்படுகின்றன], மற்றும் சாத்தியமான கூடுதல் தகுதிக்காக மறு சாம்பிள் செய்யப்படுகின்றன. இந்த குறிப்பிட்ட வகை திட்டத்துடன் [கட்டுமான தொகுதிகள்] பணிபுரிவதன் மூலம், நம்முடைய சிக்கலின் தீவிரத்தன்மையை நாம் குறைத்துள்ளோம்; மாற்றாக கருதக்கூடிய ஒவ்வொரு இணைவுக்கும் அதிக செயல் திறனுள்ள சரங்களைக் கட்டமைக்கிறோம், கடந்த சாம்பிளிங்குகளின் சிறந்த பகுதி தீர்வுகளிலிருந்து மென்மேலும் மேம்பட்ட சரங்களை உருவாக்குகிறோம். :மகவு தீர்வுகளே எளிமையான மரத் தொகுதிகளால் [கட்டுமான தொகுதி] சிறந்த கோட்டையைக் கட்டமைக்கும்போது, ஒரு மரபுசார் அல்காரிதமானது குறுகிய, குறைந்த ஆர்டர், அதிக செயல்திறன் திட்டம் அல்லது கட்டுமான தொகுதிகளின் மூலமாக கிட்டத்தட்ட சிறந்த தீர்வை அடைய முடிகிறது. (Goldberg 1989) ஹாலண்டின் திட்டக்கொள்கையினால் கட்டுமான தொகுதி கருதுகோள் ஆதரிக்கப்படுகிறது என்கிறார். கொள்கை ரீதியான நியாயத்தன்மை குறித்து கட்டுமான தொகுதி கருதுகோளானது பல விமர்சனங்களுக்கு ஆளானது மேலும் வெளியிடப்பட்ட பரிசோதனை முடிவுகள் இதன் உண்மைத்தன்மையைப் பற்றி கேள்வி எழுப்பின. கொள்கை ரீதியாக, எடுத்துக்காட்டாக, ரைட்டும் மற்றவர்களும் கூறுவது :"GAக்களைப் பற்றி செய்யப்பட்ட பல்வேறு விதமான உறுதிகள் பாரம்பரியமாக ''கட்டுமான தொகுதி கருதுகோள்'' என்ற பெயரின் கீழே செய்யப்பட்டன, மேலும் அவை தற்போது கொள்கை ரீதியாக அடிப்படை அற்றவை மற்றும் சில நேரங்களில் பொருத்தமே இல்லாதவை" சோதனை அடிப்படையில் சீரான பரிமாற்றமானது, ஒரு புள்ளி அல்லது இரண்டு புள்ளி பரிமாற்றத்தை பல நேரங்களில் பல தகுதிக்கான செயல்பாடுகளில் மிஞ்சுகின்றன என்று சிஸ்வெர்டா ஆய்வுகள் தெரிவிக்கின்றன. இந்த முடிவுகளைச் சுருக்கி, ஃபோகல் கூறுவதாவது :"பொதுவாக, சீரான பரிமாற்றமானது இருபுள்ளி பரிமாற்றத்தை விட மேம்பட்ட செயல்திறனை தந்தது, மேலும் இதனால் ஒரு புள்ளி பரிமாற்றத்தை விடவும் மேம்பட்ட செயல்திறன் கிடைத்தது" சிஸ்வெர்டாவின் முடிவுகள் கட்டுமான தொகுதி கருதுகோளுடன் சில இடங்களில் முரண்படுகின்றன, ஏனெனில் சீரான பரிமாற்றமானது ஒரு சிறிய திட்டத்தில் மிகவும் தீங்கு விளைவிக்கக்கூடியது, இந்நிலையில் ஒரு அல்லது இரு புள்ளி பரிமாற்றமானது குறுகிய திட்டத்தைக் காப்பாற்றி அவற்றின் வரையறை பிட்களை மறு இணைவின்போது உருவாக்கப்படும் மகவில் ஒன்றிணைக்கிறது. கட்டுமான தொகுதி கருதுகோளானது GAக்கள் ஒரு சிக்கலை தீர்க்க எவ்வாறு "பணிபுரிகின்றன" (அதாவது செயல்பாடு ஏற்பு) என்பதை விளக்குகிறது, என்ற விவாதம் தற்போது #கட்டுமான_தொகுதி_கருதுகோளுக்கான_ஒரு_மாற்று
கேள்வி: மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு - பயிற்சிகள் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: * [http://www.gp-field-guide.org.uk/ மரபுசார் அல்காரிதமுக்கான ஒரு கள வழிகாட்டி] ஒரு கிரியேட்டிவ் காமன் லைசென்ஸின் மூலமாக இலவசமாக பதிவிறக்கிக் கொள்ளக்கூடிய ஒரு புத்தகம். * [http://www.obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/ ஊடாடக்கூடிய Java அப்லெட்டுகளுடன் மரபுசார் அல்காரிதமுக்கான அறிமுகம்] ஆன்லைனில் GAக்களைச் சோதித்து பார்க்க * படிப்படியாக ஒரு மரபுசார் அல்காரிதம் மூலம் நிரலாக்கம் செய்வதற்கான [http://fog.neopages.org/helloworldgeneticalgorithms.php மரபுசார் அல்காரிதமில் ஒரு நடைமுறை பயிற்சி] . * [http://samizdat.mines.edu/ga_tutorial/ga_tutorial.ps கொலராடோ மாகாண பல்கலைக்கழகத்தாரின் கணினி அறிவியல் துறையின் டார்ரில் ஒயிட்லியின் ஒரு மரபுசார் அல்காரித பயிற்சி] ஏராளமான தியரிகளைக் கொண்ட மிகச்சிறந்த பயிற்சி * [http://www.talkorigins.org/faqs/genalg/genalg.html பரிமாற்ற ஒழுங்கு மாதிரி பயன்பாடுகளுடனான GAக்களுக்கான எடுத்துக்காட்டுகள்.] * [http://www.it-weise.de/projects/book.pdf ஒட்டுமொத்த ஆப்டிமைசேஷன் அல்காரிதம்கள் - கொள்கை மற்றும் பயன்பாடுகள்]