# மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு

## வழிமுறை

### கவனிப்புகள்

மரபுசார் அல்காரிதமின் மூலமாக தீர்வுகளை உருவாக்குதல் தொடர்பாக பல பொதுவான கவனிப்புகளைச் செய்ய முடியும்:  
- தீவிரமான சிக்கல்களுக்கு தொடர்ச்சியான தகுதிக்கான செயல்பாட்டு மதிப்பாய்வானது மிகவும் சோர்வு தரக்கூடிய மற்றும் செயற்கை பரிணாம அல்காரிதம்களை வரம்புக்குட்படுத்துவதாகும். சிக்கலான பல பரிமாண, பல நிலை சிக்கல்களுக்கு ஏற்றதொரு தீர்வு கண்டறிவது பெரும்பாலும் மிக விலை அதிகமான தகுதிக்கான செயல்பாட்டு 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 தோராயமான தகுதிக்கான சோதனையை செய்ய வேண்டும், மேலும் அது கணக்கிடுதலுக்கு ஏற்றதாகவும் இருக்க வேண்டும். தீவிரமான அன்றாட வாழ்க்கை சிக்கல்களை EA ஐ பயன்படுத்தி தீர்ப்பதற்கு தோராய மாதிரிகளை 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 ஏற்றப் புள்ளி அல்லது தோராயமான புள்ளிகள் போன்றவற்றையும் கூட நோக்கி குவியக்கூடியவை, இந்நிலைகளில் அவை சிக்கலின் ஒட்டுமொத்த ஏற்றப்புள்ளியை அடைவதில்லை.இதன்பொருள் என்னவென்றால், அவற்றுக்கு குறுகிய கால தகுதியை இழந்து நீண்டகால தகுதியைப் பெறும் "வழி எது" எனத் தெரியவில்லை என்பதாகும்.இந்நிகழ்வு நடக்கும் வாய்ப்பானது தகுதிக்கான வரையறையின் 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 இலவச மதிய உணவு 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 அல்காரிதத்தில் (மற்றும் மரபுசார் நிரலாக்கம்) முக்கியமானது, ஒரு ஒரேப்போன்ற தொகுதிக்குள் பரிமாற்றம் செய்வது புதிய தீர்வுகளைத் தருவதில்லை.பரிணாம நிரலாக்கம்பரிணாம செயல்திட்டங்கள் 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 செயல்திட்டங்கள் 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 (முடிவெடுத்தல் 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 Fogel (2006) இல் காணலாம், ஆனால் நோ ஃப்ரீ லஞ்ச் 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 செயல்திட்டங்கள் 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 செயல்திட்டங்கள், பரிணாம நிரலாக்கம், மாதிரி உறுதிப்படுத்தல் (simulated annealing), காஸியன் தழுவல், மலையேறுதல், மற்றும் திரள் நுண்ணறிவு (எ.கா: எறும்பு காலனி ஆப்டிமைசேஷன், துகள் திரள் ஆப்டிமைசேஷன்) மற்றும் முழுஎண் 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, மீள்சேர்க்கை வாய்ப்பு மற்றும் தொகுப்பின் அளவு போன்ற அளவுருக்களைக் கணிசமான அளவு திருத்தி, சிக்கலின் கிளாஸில் பணிபுரிவதற்கு ஏற்ற அமைப்புகளைக் கண்டறியலாம். மிகச்சிறிய திடீர்மாற்ற வீதம் ஜெனடிக் இழுப்பை உருவாக்கும் (அது இயல்பில் நேர்மறை சீரற்றத்தன்மை (ergodic) 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.