د ارتقاء الګوريتم

ارتقايي الګوریتمونه  د تکامل حسابونو فرعي سیټ دی او د مصنوعي ځيرکتيا په څانګه کې ځای په ځای شوی او د لټون الګوریتمونه پکې شامل دي چې د لټون پروسه د ځواب ځای کې له څو ټکو څخه پیل کیږي.

تکاملي الګوريتم يا ارتقايي الګوريتم په بنسټیز ډول د نورو دوديزو لټون او اصلاح کولو مېتودونو څخه توپیر لري چې ځينې توپيرونه يې دا دي:

 د توزیع وړ الګوریتمونه د یوې نقطې لټون نه کوي، مګر په موازي توګه د نقطو نفوس معاینه کوي.
 د توزیع وړ الګوریتمونه ضمني معلوماتو او نورو تکمیلي پوهې ته اړتیا نلري؛ یوازې د هدف فعالیت او اړونده وړتیا د لټون لارښوونو اغیزه کوي.
 تطابق الګوریتمونه د احتمالي بدلون قواعد کاروي او نه ثابت شوي.
 د توزیع وړ الګوریتم کارول عموما خورا ساده دي ځکه چې د هدف فعالیت تعریف باندې هیڅ محدودیت شتون نلري.
 تطابق الګوریتم د منلو وړ ځوابونو لوی شمیر ترلاسه کوي او وروستی انتخاب د کارونکي پورې اړه لري؛ له همدې امله، په هغه قضیو کې چې په پوښتنې کې ستونزه یو واحد ځواب نه لري، د بیلګې په توګه، د پارټو غوره ځوابونو کورنۍ، د څو هدفونو اصلاح کولو او مهالویش ستونزو کې شتون لري. تکامل الګوریتمونه په یو وخت کې د دې څو ځوابونو په پیژندلو کې په طبیعي توګه اغیزمن دي.

د ارتقاء الګوریتمونه دا دي:

 جینیټیک الګوریتم
 د شاتو مچیو کالونی الګوریتم
 د میږیانو ټولنې اصلاح او بهترۍ تګلار
 د تکامل تګلاره
 د استعماري سیالۍ الګوریتم

 طریقه 
تکامل الګوریتمونه د ستونزې د حل لپاره لومړني میکانیزمونه او عملیات کاروي او د یو لړ تکرارونو په جریان کې ستونزې ته مناسب حل ته رسي. دا الګوریتمونه اکثرا د خلکو څخه پیل کیږي چې تصادفي حلونه لري او د هر تکرار په جریان کې د حلونو سیټ ته وده ورکولو هڅه کوي.

د کار په پیل کې، د ټولنې یو شمیر غړي په تصادفي توګه اټکل کیږي، بیا به د دې هر غړي لپاره هدفي فعالیت محاسبه شي او لومړی نسل به جوړ شي. که چیرې د اصلاح کولو پای ته رسیدو معیارونو څخه هیڅ ونه پوره شي، نو نوی نسل به پیل شي. غړي د ماشومانو د تولید لپاره د دوی د وړتیا له مخې ټاکل کیږي. دا خلک د مور او پلار په توګه ګڼل کیږي او بیا یوځای شوي ماشومان تولیدوي. بیا ټول ماشومان په جینیکي ډول د یو ټاکلي مقدار احتمال سره بدل شوي، دا دی، ورته بدلون . اوس، د ماشومانو د وړتیا (فټنس) کچه ټاکل شوې او دوی په ټولنه کې د مور او پلار ځای نیسي او نوی نسل جوړوي. دا دوره تکرار کیږي تر هغه چې د اصلاح کولو پای معیارونو څخه یو ترلاسه شي.

 د غوښتنلیک ساحې 

 مصنوعي ځيرکتيا
 عملي پوهه: بریښنا، میخانیک، صنعت، کیمیا، بیولوژي ، او نور
 د هارډویر ترکیب او ازموینې
 د ډیجیټل او انلاګ فلټرونو ډیزاین او اصلاح کول
 په ملټي پروسیسر سیسټمونو کې کارول
 د روبوټ کنټرول
 د منطقي حجرو ځای په ځای کول

 سرچينې 

 Ashlock, D. (۲۰۰۶)، Evolutionary Computation for Modeling and Optimization, Springer, ISBN
۰-۳۸۷-۲۲۱۹۶-۴.
 Bäck, T. (۱۹۹۶)، Evolutionary Algorithms in Theory and Practice: Evolution Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms, Oxford Univ. Press.

وېشنيزه:الګوريتم
وېشنيزه:مصنوعي ځيرکتيا