ألفا ويب - alfa web  ألفا ويب - alfa web
recent

أحدث المقالات

recent
برمجة
جاري التحميل ...

الذكاء الإصطناعي : الخوارزميات الجينية Genetic Algorithms #الدرس الثاني عشر

الذكاء الإصطناعي : الخوارزميات الجينية Genetic Algorithms #الدرس الثاني عشر...


السلام عليكم ، مرحبا بكم في الدرس الثاني عشر من دروس الذكاء الإصطناعي |مع ألفا ويب طبعاً| و اليوم مع شرح لأقوى الخوارزميات لتقنيات الذكاء الإصطناعي في علم البيولوجيا "سريعة التطور" ، و هي الخوارزميات الجينية التي تعد شيئاً مهماً لا يجزئ في مجال الذكاء الإصطناعي ، إذن دعنا نبدأ على بركة الله :

الخوارزميات الجينية Genetic Algorithms :

كشرح بسيط و مختصر للخوارزميات الجينية هي جزء من الحوسبة التطورية ، و تعد المجال السريع في نمو الذكاء الإصطناعي...حيثُ تُنَفذُ هذه الأخيرة كمحاكاة في الحاسوب حيث يتم إستعمال التقنية من البيولوجيا التطورية...

آليات عمل البيولوجيا التطورية Machinics of biologics Evolution :

*كل نظام يحتوي على مجموعة من القوانين و تسجل هذه القوانين في الجينات الخاصة للكائن الحي كرموز و ترتبط الجينات مع بعظها البعض في سلاسل طويلة تسمى كروموسومات Chromosomes ، حيث كل جين يمثل ميزة trait محددة لكائن الحي ، و يمكن أخذ أي قيمة من مجموعة من الأوضاع Setting ، مثلاً : أوضاع جين لون الشعر يمكنها أن تكون بنية أو صفراء.
و تسمى الجينات genes ، و إعداداتها تكون بالنوع الجيني للكائن الحي Organisms genotype.
*عندما يتزاوج إثنان تشترك جيناتهما في شيئ يسمى بالذرية و يسمى بالإنجليزية "Of Pring" بشكل مختلف ، و ربما تنتهي بالحصول على نصف جينات فقط لكل والد أو مولود ، حيث تسمى هذه العملية بـالعبور Cross Over ، و يمكن أن يتم التحول للجين ، و من ثم يظهر الكائن منيزة جديدة تماماً.
*و بإختصار لما ذكرناه نستطيع أن نقول عن الخوارزميات الجينية بأنها : طريقة محسوبية لحل المسائل بتقليل العمليات و الإستخدام الطبيعي و الإختيار و التحول و القبول...

ملخص لخطوات الخوارزميات الجينية Genetic Algorithms Step :

  • البدء [Start] ، ثم التهيئة أو الملائمة [Fitness] ، ثم الإنجاب [New population] ، ثم التبديل [Replace] ، ثم الإختبار [Test] ، التكرار [Loop].

و في ما يلي توضيح بسيط لهذه الخطوات :

البدء Start : و هو توليد الكائنات الحية "سكان" عشوائيا للعدد n كروموسوم "أي مورث" (حيث يتم الترميز مناسب لحل المسالة فقط).
التهيئة أو الملائمة Fitness : فقط تقييمها كدالة خطية أي : (f(x لكل كروموسوم x "من السكان الذي تم توليدهم".
الإنجاب New Population : إنتاج سكان جدد بتطبيق بعض الخطوات حتى تنتهي عملية إنتاج السكان "1.الإختيار أو الإنتقاء | 2.العبور | 3.التحول | 4.القبول".
التبديل Replance : يتم إستخدام السكان الجدد الذي تم إنتاجهم من تنفيذ إضافي للخورازمية.
الإختبار Test : إذا كان الشرط النهائي مطابقاً ، يتم التوقف ثم العودة بأفضل الحلول من السكان الحاليين.
التكرار Loop : و هو الذهاب أو الإنقال إلى الخطوة التالية.

معلومة : تستخدم الخوارزميات الجينية أيضاً التعليم الغير المراقب ، و الذي تكون فيه الإجابة الصحيحة غير معروفة مسبقاً ، على عكس الشبكات العصبية التي تكون الإجابة معروفة لكننا نطمح إلى تحسين دالة التمثيل.

شرح لمصطلحات مراحل خطوة الإنجاب New Population :

1.الإختيار أو الإنتقاء Selection : إختيار كروموسومات أبوين ، من السكان المحددين حسب دررجة الملائمة.
2.العبور Crosover : يجب أخذ نتائج إحتمال التزاوج أو العبور ، و ينتج من هذه العملية ذرية جديدة ، و إن لم تتم عملية العبور تنسخ الذرية مباشرة الوالدين.
3.التحول Mutation : يتم تحول الذرية الجديدة في كل موضع من مواضعها في الكروموسوم "يجب الأخذ بإحتمالات التحول".
4.القبول Accepting : يتم في هذه الخطوة وضع الذرية الجديدة في السكان الجدد.

***تذكرو أن الدرس القادم ملحمي و هو عن التعليم المعزز الذي إستخمته شركة مايكروسوفت حديثاً و أحدث ضجة كبيرة ، إذن تابع صفحتنا على الفيسبوك للتوصل بالدرس أولاً بأول من : هنا

عن الكاتب

Mr Salah

التعليقات


اتصل بنا

إذا أعجبك محتوى مدونتنا نتمنى البقاء على تواصل دائم ، فقط قم بإدخال بريدك الإلكتروني للإشتراك في بريد المدونة السريع ليصلك جديد المدونة أولاً بأول ، كما يمكنك إرسال رساله بالضغط على الزر المجاور ...

المشاركات الشائعة

أريشيف المدونة

زوار المدونة

إحصاءات المدونة

عن موقع ألفا ويب

موقع تقني برمجي من الدرجة الأولى، حيث يقدم مجموعة من المقالات والدروس وكذا النصائح في جميع المجالات الرقمية والبرمجية باللغة العربية

جميع الحقوق محفوظة

ألفا ويب - alfa web