21-LEKCIYA_ES
.pdf21-lekciya. Genetikalıq algoritmler
Jobası:
1.Genetikalıq algoritmlerdiń tiykarǵı túsinikleri hám jumıs principi.
2.Genetikalıq algoritmlerdiń túrleri hám variantları.
3.Genetikalıq algoritmlerdi qollanıw tarawları.
4.Genetikalıq algoritmlerdiń áhmiyeti hám keleshegi.
Genetikalıq algoritmlerdiń tiykarǵı túsinikleri hám jumıs principi
Genetikalıq algoritmler (GA) – bul tábiyiy selekciya hám genetikanıń evolyuciyalıq principlerine tiykarlanǵan kúshli іzlew hám optimizaciya usılı bolıp tabıladı. Tábiyattaǵı tiri organizmlerdiń áwladtan-áwladqa jaqsıraq qolaylasıw qábiletinen ilhamlanǵan GA, qanday da bir máseleniń potencial sheshimlerin islep shıǵarıw hám olardı úziliksiz túrde jaqsılaw arqalı eń jaqsı sheshimdi tabıwǵa umtıladı. Genetikalıq algoritmler ásirese sheshimi kóp bolǵan keńisliklerde optimal yaki derlik optimal sheshimlerdi tabıw ushın nátiyjeli qural esaplanadı. Olar hhár túrli tarawlarda, sonıń ishinde injeneriya, ekonomika, jasalma intellekt hám operaciyalardı izertlew sıyaqlı tarawlarda keńnen qollanıladı. Genetikalıq algoritmlerdiń tiykarǵı ideyası – bul máseleniń hár bir potencial sheshimin bir individ yaki xromosoma retinde kórsetiwden ibarat. Bul individler populyaciyanı dúzedi, al algoritm bolsa, tábiyiy evolyuciya processin simulyaciyalaw arqalı bul populyaciyanı iteraciyalıq túrde jaqsılaydı. Hár bir iteraciyada, jańa áwlad individler eski áwladtıń «genlerin» kombinaciyalaw hám mutaciyaǵa ushıraw arqalı payda boladı. Jańa áwladtıń individleri ózleriniń «jaramlılıǵına» qaray bahalanadı, yaǵnıy olardıń máseleni sheshiwde qanshelli jaqsı ekenligi anıqlanadı. Jaqsıraq jaramlılıqqa iye bolǵan individler keyingi áwladqa ótiw itimalı kóbirek boladı, bul bolsa populyaciyanıń waqıt ótiwi menen jaqsıraq sheshimlerge qaray evolyuciyalanıwına alıp keledi.
Genetikalıq algoritmlerdiń jumıs principi bir neshe tiykarǵı basqıshlardan ibarat. Birinshi basqısh – bul baslanǵısh populyaciyanı generaciyalaw. Bul basqıshta máseleniń potencial sheshimlerinen ibarat bolǵan bir neshe individler (xromosomalar) tosınnan túrde yaki belgili bir evristikalıq usıllar arqalı jaratıladı.
Hár bir individ máseleniń parametrlerin kodlawshı genlerdiń izbe-izliginen ibarat boladı. Kodlaw usılı máseleniń ózine baylanıslı bolıwı múmkin (mısalı, ekilik kodlaw, pútin sanlı kodlaw yaki real sanlı kodlaw). Ekinshi basqısh – bul populyaciyanıń hár bir individiniń jaramlılıǵın bahalaw. Bul ushın fitnes funkciyası dep atalatuǵın bir funkciya paydalanıladı. Fitnes funkciyası hár bir individtiń máseleni sheshiwde qanshelli jaqsı ekenligin sanlıq mánis penen kórsetedi. Joqarıraq fitnes mánisi individtiń sheshimge jaqın ekenligin bildiredi.
Úshinshi basqısh – bul selekciya basqıshı. Bul basqıshta populyaciyadan kelesi áwladtı jaratıw ushın ata-ana individler tańlap alınadı. Selekciya processinde jaqsıraq fitneske iye bolǵan individlerdiń tańlanıw itimalı kóbirek boladı. Selekciyanıń bir neshe usılları bar, mısalı, ruletkalıq selekciya (fitneske
proporcional itimalda tańlaw), turnirlik selekciya (kishi toplam arasınan eń jaqsısın tańlaw) hám ranglik selekciya (fitnes mánisine qaramastan, rang boyınsha tańlaw).
Tórtіnshi basqısh – bul krossover basqıshı. Bul basqıshta tańlanǵan ata-ana individlerdiń genleri jańa áwlad individlerin jaratıw ushın belgili bir itimalda kombinaciyalanadı. Krossoverdіń maqseti – ata-analardıń jaqsı qasiyetlerin biriktirip, olardan da jaqsıraq bolǵan jańa individlerdi payda etiw. Krossoverdіń keń tarqalǵan usıllarına bir punktli krossover, kóp punktli krossover hám bir tegislikli krossover kiredi. Besinshi basqısh – bul mutaciya basqıshı. Mutaciya – bul jańa áwlad individleriniń genlerinde kishi tosınnan ózgerislerdi ámelge asırıw processi. Mutaciya populyaciyada genetikalıq hhár túrlilikni saqlawǵa hám lokal minimumlardan shıǵıp ketiwge járdem beredi. Mutaciyanıń hhár túrli tipleri bar, mısalı, bitlik mutaciya (ekilik kodda bir bittiń mánisin ózgertiw), almastırıw mutaciyası hám jıljıtıw mutaciyası.
Genetikalıq algoritmler joqarıda súwretlengen basqıshlardı belgili bir toqtatıw kriteriyi orınlanǵansha (mısalı, belgili bir iteraciya sanına jetiw, qanaatlandırarlıq fitnes mánisine erisiw yaki belgili bir waqıt ótiwi) iteraciyalıq túrde qaytalaydı. Hár bir iteraciyada populyaciya jaqsıraq sheshimlerge qaray evolyuciyalanadı. Genetikalıq algoritmlerdiń tiykarǵı kúshi – bul olardıń keń kólemli іzlew keńisliklerinde nátiyjeli іzlew júrgiziw qábiletinde. Olar lokal minimumlarǵa túsip qalıwdan saqlanıwǵa járdem beretuǵın populyaciyaǵa tiykarlanǵan іzlew usılı bolıp tabıladı. Sonıń men birge, genetikalıq algoritmler parallel islewge jaqsı ılayıqlasıwı múmkin, bul bolsa olardıń islew tezligin arttırıwǵa imkaniyat beredi. Genetikalıq algoritmlerdiń nátiyjeliligi olardıń parametrlerin (populyaciya kólemi, krossover hám mutaciya itimalı, selekciya usılı hám t.b.) durıs tańlawǵa baylanıslı bolıwı múmkin. Bul parametrler máseleniń ózine hám onıń sheshim keńisligine qaray optimallastırılıwı kerek.
Genetikalıq algoritmlerdiń túrleri hám variantları
Klassikalıq genetikalıq algoritmler ózleriniń tiykarǵı principlerine sadıq qalıp, waqıt ótiwi menen hhár túrli máselelerdiń ózgeshe talaplarına jawap beriw ushın bir neshe túrlerge hám variantlarǵa bólindi. Bul modifikaciyalar selekciya, krossover hám mutaciya sıyaqlı tiykarǵı operatorlarǵa tiyisli bolıwı múmkin, sonday-aq, algoritmdiń islewin jaqsılawǵa qaratılǵan qosımsha mexanizmlerdi óz ishine alıwı múmkin. Selekciya usılları individlerdi kelesi áwlad ushın tańlawdıń hár túrli strategiyaların usınadı. Mısalı, ruletkalıq selekciya fitnes mánisine proporcional itimalda individlerdi tańlaydı, yaǵnıy jaqsıraq fitneske iye bolǵanlardıń tańlanıw itimalı kóbirek boladı. Turnirlik selekciya bolsa, kishi toplam individler arasında jarıs shólkemlestiredi hám eń jaqsısın tańlaydı. Rangli selekciya individlerdiń fitnes mánisine qaramastan, olardıń populyaciyadaǵı rangına qaray tańlaydı, bul bolsa fitnes mánisleri jaqın bolǵan jaǵdaylarda hár túrlilikti saqlawǵa járdem beredi. Bulardan basqa da, proporcional selekciya, staxastikalıq universal úlgilew sıyaqlı kóptegen selekciya usılları bar. Krossover operatorları da hár túrli bolıwı múmkin. Bir punktli krossover eki ata-ana xromosomasında bir kesiw punktin tańlaydı hám sol punktke shekemgi bólimlerin almastıradı. Kóp punktli krossover bir neshe kesiw punktin paydalanıp, ataanalardıń arasında genlerdi almastırıwdıń kóbirek imkaniyatların jaratadı. Bir
tegislikli krossover bolsa, hár bir gen ushın ata-analardıń birinen tosınnan túrde tańlaw arqalı jańa áwlad individin jaratadı. Arnawlı máseleler ushın arnalǵan krossover operatorları da islep shıǵarılıwı múmkin. Mutaciya operatorları populyaciyada genetikalıq hár túrlilikni engiziw ushın xızmet etedi. Bitlik mutaciya (eger kodlaw ekilik bolsa) xromosomadaǵı bir bittiń mánisin ózgertedi.
Almastırıw mutaciyası xromosomadaǵı eki genniń ornın almastırıwdı óz ishine aladı. Jıljıtıw mutaciyası bolsa, xromosomadaǵı genlerdi belgili bir aralıqqa jıljıtadı. Mutaciyanıń itimalı hám intensivligi algoritmniń tabısına úlken tásir kórsetiwi múmkin.
Genetikalıq algoritmlerdiń variantları tek ǵana tiykarǵı operatorlardıń ózgerisleri menen sheklenbeydi. Gibrid genetikalıq algoritmler genetikalıq algoritmlerdi basqa optimizaciya usılları menen kombinaciyalaydı. Mısalı, lokal
іzlew algoritmleri genetikalıq algoritm tárepinen tabılǵan perspektivalı sheshimlerdi jaqsılaw ushın qollanılıwı múmkin. Bul gibrid usıllar kóbinese taza genetikalıq algoritmlerge qaraǵanda jaqsıraq nátiyjeler kórsetedi. Parallel genetikalıq algoritmler populyaciyanı bir neshe subpopulyaciyaǵa bólip, olardı ayırım processorlarda yaki kompyuterlerde parallel túrde evolyuciyalaydı. Belgili bir waqıt aralıǵında subpopulyaciyalar arasında individler almasıwı múmkin, bul bolsa genetikalıq hár túrlilikti arttıradı hám algoritmniń jaqsıraq sheshimler tabıwına járdem beredi. Kóp maqsetli genetikalıq algoritmler bir waqıttıń ózinde bir neshe qarama-qarsı maqsetlerdi optimallastırıw ushın islep shıǵarılǵan. Bul algoritmler sheshimlerdiń Pareto frontın islep shıǵaradı, yaǵnıy bir maqsetti jaqsılaw basqa maqsettiń jamanlasıwına alıp kelmeytuǵın optimal sheshimlerdiń jıyındısın tabadı. Adaptiv genetikalıq algoritmler úyretiw processi dawamında krossover hám mutaciya itimalı sıyaqlı parametrlerdi ózgerte aladı. Bul algoritmniń hár túrli іzlew stadiyalarına qolaylasıwına hám nátiyjeliligin arttırıwǵa járdem beredi.
Genetikalıq algoritmlerdiń hár túrliligi olardı keń kólemli máselelerdi sheshiw ushın iykemli hám qúdiretli quralǵa aylandıradı. Máseleniń ózgeshe talaplarına sáykes keletuǵın selekciya, krossover hám mutaciya operatorların tańlaw, sonday-aq, gibridlew hám parallellestiriw sıyaqlı aldınǵı usıllardı qollanıw algoritmniń nátiyjeliligin hám islew tezligin ádewir arttırıwı múmkin. Genetikalıq algoritmlerdiń úziliksiz rawajlanıwı hám jańa variantlarınıń payda bolıwı bul usıldıń intellektual sistemalar hám optimizaciya tarawındaǵı áhmiyetin jáne de arttıradı. Ásirese, qıyın hám kompleksli máselelerdi sheshiwde genetikalıq algoritmler ózleriniń unikal qábiletlerin kórsete beredi.
Genetikalıq algoritmlerdi qollanıw tarawları
Genetikalıq algoritmler ózleriniń iykemliligi hám qıyın optimizaciya máselelerin sheshiw qábileti sebepli pán hám texnikanıń kóplegen tarawlarında keńnen qollanıladı. Optimizaciya máselelerin sheshiw – genetikalıq algoritmlerdiń eń kúshli táreplerinen biri bolıp tabıladı. Olar funkciyalardı optimallastırıwda, yaǵnıy berilgen funkciyanıń eń úlken yaki eń kishi mánisin tabıwda nátiyjeli qollanıladı. Buǵan óndirislik processindegi shıǵınlardı azaytıw, resurslardı bólistiriwdi jaqsılaw, finanslıq portfeldi optimallastırıw hám energiya sistemaların basqarıw sıyaqlı máseleler kiredi. Transport hám logistika tarawlarında genetikalıq
algoritmler marshrutlardı optimallastırıw, jetkerip beriw dizbeklerin jobalaw hám transport aǵımların basqarıw ushın paydalanıladı. Mısalı, bir neshe noqatqa barıwı kerek bolǵan transporttıń eń qısqa marshrutın anıqlaw yaki kóp sandaǵı jetkerip beriwlerdi eń az waqıt hám qárejet penen ámelge asırıw genetikalıq algoritmler arqalı sheshiliwi múmkin. Injeneriya hám jobalaw tarawlarında genetikalıq algoritmler konstrukciyalardı optimallastırıw, materiallardı tańlaw, sxemalardı jobalaw hám sistemalardı basqarıw ushın qollanıladı. Mısalı, eń kúshli hám jeńil samolyot qanatın jobalaw yaki elektron sxemadaǵı elementlerdi eń az energiya sarplaw menen optimal jaylastırıw genetikalıq algoritmler járdeminde ámelge asırılıwı múmkin.
Mashinalıq oqıtıw tarawında genetikalıq algoritmler hár túrli wazıypalardı sheshiw ushın kúshli qural bolıp xızmet etedi. Giperparametrlerdi optimallastırıw – mashinalıq oqıtıw modelleriniń nátiyjeliligine úlken tásir kórsetedi. Genetikalıq algoritmler modeldiń eń jaqsı islewin támiyinleytuǵın giperparametrler kombinaciyasın avtomatik túrde tabıw ushın paydalanıladı. Fichalardı tańlaw processinde genetikalıq algoritmler informaciyalar toplamınan eń relevantlı fichalardı (belgilerdi) tańlap alıwǵa járdem beredi, bul bolsa modeldiń nátiyjeliligin arttıradı hám esaplaw qárejetlerin azaytadı. Neyron tarmaqlardı jobalawda genetikalıq algoritmler tarmaqtıń arxitekturasın, qatlamlar sanın, hár bir qatlamdaǵı neyronlar sanın hám baylanıs strukturasın optimallastırıw ushın qollanıladı. Bul neyron tarmaqlardıń belgili bir másele ushın eń jaqsı konfiguraciyasın tabıwǵa imkaniyat beredi. Sonıń menen birge, genetikalıq algoritmler klassifikaciya, klasterlew hám regressiya sıyaqlı mashinalıq oqıtıw máseleleri ushın jańa algoritmlerdi islep shıǵarıw ushın da paydalanıladı.
Basqa intellektual sistemalar tarawında genetikalıq algoritmler ekspert sistemalardı rawajlandırıwda, informaciyalardı qazıp alıwda, modellew hám simulyaciyada keńnen qollanıladı. Ekspert sistemalarda genetikalıq algoritmler bilimler bazasın optimallastırıw, qaǵıydalardı úyreniw hám sheshim qabıl etiw processin jaqsılaw ushın paydalanılıwı múmkin. Informaciyalardı qazıp alıwda genetikalıq algoritmler úlken kólemdegi informaciyalardan qızıqlı úlgilerdi, baylanıslardı hám bilimlerdi tabıw ushın qollanıladı. Buǵan bazar sebetlik analizi, klientlerdi segmentlew hám anomaliyalardı anıqlaw kiredi. Modellew hám simulyaciyada genetikalıq algoritmler kompleksli sistemalardı, mısalı ekologiyalıq sistemalar, ekonomikalıq modeller yaki biologiyalıq processlerdi optimal parametrler menen modellew ushın paydalanıladı. Real dúnya máselelerin sheshiwde genetikalıq algoritmlerdiń ámeliy mısalları kóp. Bularǵa genlerdiń izbeizligin anıqlaw, farmacevtikada jańa dárilerdi jobalaw, robotlardıń júriw traektoriyasın optimallastırıw, telekommunikaciya tarmaqların jobalaw hám jasalma intellekt oyınların úyretiw kiredi. Genetikalıq algoritmlerdiń keń qollanılıw tarawları olardıń universallıǵın hám hár túrli qıyın máselelerdi sheshiwde potencialın kórsetedi.
Genetikalıq algoritmlerdiń áhmiyeti hám keleshegi
Genetikalıq algoritmler zamanagóy intellektual sistemalar dúnyasında áhmiyetli orın iyeleydi. Olardıń tábiyiy evolyuciya principlerine tiykarlanıwı qıyın hám kompleksli optimizaciya máselelerin sheshiwde unikal imkaniyatlar jaratadı.
Kóplegen tradiciyalıq optimizaciya usılları lokal minimumlarǵa túsip qalıwı yaki keń kólemli іzlew keńisliklerinde nátiyjeli isley almawı múmkin. Genetikalıq algoritmler bolsa, populyaciyaǵa tiykarlanǵan іzlew mexanizmi hám tosınnan elementlerdiń (mutaciya) kiritiliwi arqalı bul kemshiliklerdi jeńip ótiwge umtıladı. Olar global optimumǵa jaqın sheshimlerdi tabıwda, ásirese sheshim keńisligi kóp ólshemli, úziliksiz emes yaki belgisiz bolǵan jaǵdaylarda ózleriniń nátiyjeliligin kórsetedi. Genetikalıq algoritmlerdiń iykemliligi olardıń hár túrli máselelerge qolaylasıw qábiletinde kórinedi. Kodlaw sxemasın, fitnes funkciyasın hám genetikalıq operatorlardı máseleniń ózgeshe talaplarına sáykes ózgertiw múmkin. Bul bolsa genetikalıq algoritmlerdi optimizaciyanıń keń spektrindegi máseleler ushın universal quralǵa aylandıradı. Sonıń menen birge, genetikalıq algoritmler parallel islewge jaqsı ılayıqlasıwı múmkin, bul bolsa úlken kólemdegi informaciyalardı islew hám kompleksli esaplawlardı ámelge asırıwda olardıń tezligin arttırıwǵa imkaniyat beredi.
Genetikalıq algoritmlerdiń keleshegi jarqın bolıp kórinedi. Texnologiyalardıń rawajlanıwı menen birge, genetikalıq algoritmlerdiń qollanıw tarawları jáne de keńeymekte. Ásirese, jasalma intellekt hám mashinalıq oqıtıwdıń tez pát penen rawajlanıwı genetikalıq algoritmlerge jańa imkaniyatlar ashpaqta. Giperparametrlerdi optimallastırıw, neyron tarmaqlardıń arxitekturasın izlew hám fichalardı tańlaw sıyaqlı mashinalıq oqıtıwdıń qıyın máselelerin sheshiwde genetikalıq algoritmler ózleriniń nátiyjeliligin kórsetpekte. Tereń oqıtıw modelleriniń kompleksliligi artqan sayın, olardı optimallastırıw ushın genetikalıq algoritmler sıyaqlı kúshli usıllarǵa talap ta artadı. Sonıń menen qatar, genetikalıq algoritmler robototexnika, biotexnologiya, finans hám basqa da kóplegen tarawlarda jańa sheshimlerdi tabıw ushın qollanılıwı kútilmekte. Gibrid genetikalıq algoritmlerdiń rawajlanıwı, yaǵnıy genetikalıq algoritmlerdi basqa intellektual usıllar menen kombinaciyalaw arqalı jańa, nátiyjelirek algoritmlerdi jaratıw úlken perspektivaǵa iye. Kvantlıq esaplaw texnologiyalarınıń payda bolıwı genetikalıq algoritmlerdiń islew tezligin jáne de arttırıwı múmkin.
Juwmaqlap aytqanda, genetikalıq algoritmler intellektual sistemalardıń áhmiyetli bólegi bolıp qala beredi. Olardıń qıyın optimizaciya máselelerin sheshiwdegi unikal qábiletleri, iykemliligi hám parallel islewge ılayıqlılıǵı olardı kóplegen tarawlarda bahalı quralǵa aylandıradı. Texnologiyalardıń rawajlanıwı hám jasalma intellekt tarawındaǵı jetiskenlikler genetikalıq algoritmlerdiń keleshegin jáne de jarqın etedi. Jańa gibrid usıllardıń payda bolıwı, kvantlıq esaplawdıń imkaniyatları hám qollanıw tarawlarınıń keńeyiwi genetikalıq algoritmlerdiń intellektual sistemalar dúnyasındaǵı rolin jáne de kúsheytedi. Genetikalıq algoritmler tábiyattan ilhamlanǵan qúdiretli sheshim іzlew usılı sıpatında keleshekte de kóplegen tabıslarǵa erisedi dep isenim bildiremiz.
Baqlaw sorawlar
1.Genetikalıq algoritmlerdiń tiykarǵı ideyası nede hám olar tábiyattaǵı qanday processlerge tiykarlanǵan?
2.Genetikalıq algoritmlerdiń jumıs processindegi tiykarǵı basqıshlardı atap ótiń hám hár biriniń mánisin qısqasha túsindiriń.
3.«Individ» (xromosoma), «gen», «populyaciya» hám «fitnes funkciyası» túsinikleri genetikalıq algoritmlerde qanday rol oynaydı?
4.Genetikalıq algoritmlerdiń qanday tiykarǵı túrleri hám variantları bar? Hár biriniń ózgeshelikleri nede?
5.Selekciyanıń qanday hár túrli usılları bar hám olardıń maqseti nede? Bir-birinen ayırmashılıqları qanday?
6.Krossover genetikalıq algoritmlerde ne ushın kerek hám onıń qanday tipleri bar?
7.Mutaciya processiniń genetikalıq algoritmlerdegi áhmiyeti nede hám onıń qanday túrlerin bilesiz?
8.Genetikalıq algoritmler optimizaciya máselelerin sheshiwde qanday artıqmashılıqlarǵa iye hám olar qanday tarawlarda qollanıladı?
9.Mashinalıq oqıtıw tarawında genetikalıq algoritmler qanday wazıypalardı sheshiw ushın paydalanıladı? Mısallar keltiriń.
10.Genetikalıq algoritmlerdiń keleshegi qanday dep oylaysız hám olardıń intellektual sistemalardıń rawajlanıwına qanday úles qosıwı múmkin?