برنامه‌نویسی ژنتیک کیست؟ توضیح بده.
برنامه‌نویسی ژنتیک یک heuristic، ابزار یادگیری ماشینی تکاملی و زیر مجموعه‌ای از رایانش فرگشتی است. در برنامه‌نویسی ژنتیک، هدف ایجاد برنامه‌های قابل اجرا جهت حل مسائل است. در این روش، فضای جستجو مجموعه‌ای از برنامه‌ها است. یک برنامه، یک داده ساختار تلقی می‌شود که می‌تواند مستقیماً توسط رایانه اجرا شود. یا این‌که به یک چنین برنامه‌ای ترجمه(compile) شود یا تفسیر(interpret) شود. 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. همچنین کاربردهایی در پردازش تصویر، استخراج داده دارد. و در صنعت فولاد نیز استفاده می‌شود.از مسائل باز در این حوزه می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: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. فورسیت از این روش برای دسته‌بندی شواهد صحنهٔ جرم استفاده کرد.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، منتشر کرد. البته در واقع مجموعهٔ ۴ کتابی او که از سال ۱۹۹۲ همراه ویدئوهای آموزشی منتشر شد، برنامه‌نویسی ژنتیک را بنیان نهاد.کوزا در سال ۱۹۹۶ کنفرانس سالانهٔ برنامه‌نویسی ژنتیک را راه‌اندازی کرد. 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.برنامه‌نویسی ژنتیک برنامه‌های رایانه‌ای را که به صورت سنتی با ساختار درختی در حافظه تعریف می‌شوند، تکامل می‌دهد. می‌توان درختان را به سادگی در روشی بازگشتی ارزیابی کرد. هر گره درخت یک تابع عملگر دارد و هر گره ترمینال شامل یک عملوند است. به این ترتیب، به سادگی می‌توان عبارات ریاضی را تکامل داد و ارزیابی کرد. 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. برای نمونه برنامه‌نویسی ژنتیک خطی برای برنامه‌های دستوری سنتی‌تر مناسب است. "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:بر اساس پیکره‌بندی جمعیت.بر اساس پیکره‌بندی جمعیت، ۳ دستهٔ مطرح وجود دارند: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. از برنامه‌نویسی ژنتیک برای مسائل دسته‌بندی و همچنین مسائل رگرسیون در یادگیری ماشین استفاده شده است.