# மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு

## மாற்றுமுறைகள்

ஒரு மிக எளிய அல்காரிதமானது ஒவ்வொரு குரோமோசோமையும் ஒரு பிட் சரமாக வெளிப்படுத்தும். பொதுவாக, எண் அளவுருக்கள் முழு எண்கள் மூலமாக வெளிப்படுத்தப்படுகின்றன, தொடர்ந்து மாறும் புள்ளி வெளிப்படுத்தல்களைப் பயன்படுத்த முடியுமென்றாலும் இதுவே பயன்படுத்தப்படுகிறது. தொடர்ந்து மாறும் புள்ளி வெளிப்படுத்தல்கள் பரிணாம செயல்திட்டங்கள் மற்றும் பரிணாம நிரலாக்கங்கள் 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 இணைக்கப்பட்ட பட்டியலில் சந்திப்புப்புள்ளிகளாகவோ, ஹேஷ்களாகவோ, ஆப்ஜெக்ட்களாகவோ, அல்லது வேறு ஏதேனும் கற்பனை செய்யத்தக்க தரவு கட்டமைப்பாகவோ 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 விற்பனையாளரின் சிக்கலைப் பார்க்கவும்.)  
தொகுப்பு சார்ந்த கூடுதல் முறை கற்றல் என்பது ஒரு தொகுப்பின் தனித்தனி உறுப்பினர்களுக்கு பதிலாக மொத்தமாக தொகுப்பே பெறப்படும் ஒரு மாற்றுமுறையாகும்.