الـخـوارزمـيـة الـجـيـنـيـة

الـخـوارزمـيـة الـجـيـنـيـة

الخوارزمية الجينية (Genetic Algorithms) هي طريقة من طرائق البحث العلمي ، ايجاد الحل الامثل و تندرج تحت مظلة الذكاء الاصطناعي كذلك فأنها تصنف كإحدى طرائق الخوارزميات التطورية التي تعتمد على تقليد عمل الطبيعة . وقد وصفت بالجينية نظرا لاعتمادها الشديد على محاكاة عمل الجينات الوراثية في الكائنات الحية واستفادتها من مفهوم المعالجة المتوازية للتوصل للحل الامثل.

تعتبر الخوارزمية الجينية أحد أهم أدوات الذكاء الاصطناعي إذ ان برنامج الخوارزمية الجينية يتصف بخصائص البرنامج الذكي الا وهي (التفكير و الاستنتاج و التعلم) و هذا ما يختلف به البرنامج الذكي عن البرامج التقليدية الاخرى.

تعتبر الخوارزميات الجينية من التقنيات الهامة في البحث عن الخيار الأمثل من مجموعة حلول متوفرة لتصميم معين، إذ تقوم هذه المعالجة الوراثية بتمرير المزايا المثلى من خلال عمليات التوالد المتعاقبة، وتدعيم هذه الصفات، وتكون لهذه الصفات القدرة الأكبر على دخول عملية التوالد، وإنتاج جيل أمثل، وبتكرار الدورة الوراثية تتحسن نوعية الذرية تدريجياً.

توجد الخوارزميات الجينية في التطبيقات المعلوماتية الإحيائية(bioinformatics) وعلوم الحاسوب والهندسة والاقتصاد والكيمياء والصناعات التحويلية (manufacturing) والرياضيات والفيزياء وغيرها من الميادين.

تبدأ آلية عمل الخوارزمية الجينية باختيار مجموعة البيانات الكورموسومات (Population) و غالبا ما يتم تمثيل البيانات بالارقام الثنائية ,كذلك نقوم بحساب دالة الأمثلية(fitness function) لكل كروموسوم و هي دالة تقييم النتائج الوسطية و النهائية . اما المراحل الاساسية للخوارزمية فتكون كلآتي:

الاختيار (selection): و هي عملية اختيار الافراد الافضل على اساس دالة الامثلية.
التصالب او الهجين (crossover): و هي عملية توليد جيل جديد من خلال تزاوج الافراد الافضل التي تم اختيارها و غالبا ما تتم هذه العملية بتبادل انصاف التمثيل الثنائي بين الابوين.
الطفرة (mutation): وهي عملية تغيير بعض صفات الجيل الناتج من عملية التهجين بهدف تحسينه, و تتم غالبا بتغيير قيمة (bit) واحد او تغيير موقعة مع اخر .

تنتهي الخوارزمية بتقييم الجيل الجديد بالاعتماد على دالة الأمثلية و اتخاذ قرار لتكرار العمليات الاساسية اعلاه او قبول النتائج المرحلية و الاكتفاء بها و بحسب متطلبات الحل.

تكون الخورازميات الجينية مفيدة وفعالة عندما يكون فضاء البحث كبير او معقد أو من الصعب استخدام طرائق البحث التقليدية لحل المسألة و لهذا اثبتت نجاح كبير في كثير من المجالات و انتشر استخدامها .

م.د. عادل عبد الغني عبد الوهاب