ما الخوارزمية التطورية؟ دليل سريع

للاطلاع المرئي على المفاهيم التي يغطيها هذا المقال، شاهد الفيديو أدناه.

تطورت الحياة على الأرض على مدى ملايين السنين، ومن خلال هذه العملية تكيفت الكائنات الحية للبقاء والازدهار في بيئاتها. خذ الزرافات على سبيل المثال؛ فقد طورت أعناقًا طويلة عبر أجيال عديدة للوصول إلى الأوراق المرتفعة في الأشجار، حيث لا تستطيع الحيوانات الأخرى الوصول إليها. ويدفع ذلك الانتقاء الطبيعي، إذ تصبح السمات المفيدة أكثر شيوعًا لأن الكائنات التي تمتلكها تكون أكثر احتمالًا للبقاء.

ببساطة، تتمتع الكائنات الحية الأكثر ملاءمة لبيئاتها بفرصة أكبر للبقاء ونقل سماتها المفيدة إلى نسلها. ومع مرور الوقت، تتراكم هذه التغييرات الصغيرة، مما يساعد الأنواع على التعامل مع أصعب الظروف.

تندرج الخوارزميات التطورية (EA) تحت المصطلح الشامل «تعلم الآلة». وكما يحدث في التطور، تختار EA أفضل الحلول من مجموعة، وتُجري تغييرات صغيرة، وتتحقق مما إذا كانت هذه التغييرات تحسن النتائج. ومن خلال تكرار هذه العملية عبر أجيال عديدة، تعثر على أفضل الحلول للمشكلات المعقدة في مختلف المجالات.

بفضل تعدد استخداماتها، تُعد الخوارزميات التطورية مجالًا بحثيًا مثيرًا للاهتمام، مع دراسات مستمرة تهدف إلى تطبيقها في مجالات مثل الهندسة والطب والعلوم البيئية. في هذه المقالة، سنلقي نظرة أعمق على الخوارزميات التطورية، وكيفية عملها، وأماكن استخدامها. لنبدأ!

شرح الخوارزميات التطورية#

الخوارزميات التطورية هي تقنيات تحسين يمكن استخدامها ضمن مجال تعلم الآلة للعثور على أفضل حل أو نموذج ممكن لمهمة معينة. وعادةً ما تبدأ بمجموعة من الحلول المحتملة، وتعمل على تحسينها عبر العديد من التكرارات استنادًا إلى مدى نجاحها في حل المشكلة.

على سبيل المثال، تخيل أنك تحاول تصميم السيارة الأكثر كفاءة في استهلاك الوقود. تبدأ الخوارزمية بمجموعة متنوعة من تصميمات السيارات، وتختبر كل تصميم لمعرفة مدى أدائه، ثم تحسن التصميمات تدريجيًا من خلال الجمع بين أفضل الميزات وإجراء تعديلات صغيرة عبر جولات عديدة، إلى أن تعثر على أفضل تصميم ممكن.

توجد عدة أنواع من الخوارزميات التطورية، لكل منها طريقته الخاصة في تمثيل الحلول وتحسينها، لكنها جميعًا تتبع هذا النهج الأساسي. فيما يلي بعض الأنواع الشائعة من الخوارزميات التطورية:

• الخوارزميات الجينية: في هذا النوع من الخوارزميات التطورية، تُمثَّل الحلول كسلاسل مشفَّرة بسيطة، مثل تسلسلات من الأرقام أو الرموز. ويحدث التحسين من خلال مزج أجزاء من حلين جيدين (على غرار جمع السمات من الوالدين) وإجراء تغييرات عشوائية صغيرة لإنشاء تنويعات جديدة.

• البرمجة الجينية: تركز على بناء الحلول في صورة هياكل شبيهة بالأشجار. وتكون مفيدة بصفة خاصة عندما يتطلب الحل تسلسلًا من الخطوات أو التعليمات.

• استراتيجيات التطور: ينصب التركيز هنا على تعلم مدى كِبَر التغييرات أو صِغَرها عند تحديث الحلول. ويساعد ذلك الخوارزمية على تحسين نتائجها بكفاءة أكبر بمرور الوقت.

• التطور التفاضلي: في هذا النهج، تُشكَّل الحلول الجديدة من خلال الجمع بين أجزاء من حلول موجودة مختلفة. ويعمل هذا النهج جيدًا بصفة خاصة مع المشكلات التي تكون إجاباتها أرقامًا يمكن أن تتغير بصورة مستمرة.

فهم كيفية عمل الخوارزميات التطورية#

تستخدم الخوارزميات التطورية عملية تكرارية للعثور على أفضل حل لمشكلة ما. ويمكنك التفكير فيها باعتبارها طريقة الطبيعة لصقل الأنواع عبر الأجيال، حيث تساعد كل دورة على تحسين المجتمع.

على الرغم من وجود أنواع مختلفة من الخوارزميات التطورية، فإنها تتبع عمومًا الخطوات الأساسية التالية:

• التهيئة: تبدأ الخوارزمية بإنشاء مجموعة أولية من الحلول الممكنة. وتشكل هذه المجموعة نقطة انطلاق العملية التطورية.

• تقييم الملاءمة: يُقيَّم كل حل باستخدام دالة ملاءمة تقيس مدى نجاحه في حل المشكلة. وتحصل الحلول الأفضل أداءً على درجات أعلى، وتكون فرص اختيارها في الخطوات التالية أكبر.

• التكاثر: تُنشأ الحلول الجديدة من خلال طريقتين رئيسيتين: العبور والطفرات. يجمع العبور الميزات من حلين أبوين، بينما تُدخل الطفرة تغييرات عشوائية صغيرة لاستكشاف إمكانات جديدة.

• الاستبدال: تحل الحلول المنشأة حديثًا محل بعض الحلول القديمة أو كلها. وتحدد هذه الخطوة الحلول التي ستبقى وتنتقل إلى الجيل التالي.

• الإنهاء: تستمر عملية التكاثر والاستبدال حتى يتحقق شرط إيقاف. وقد يتمثل ذلك في الوصول إلى عدد محدد من التكرارات، أو تحقيق مستوى ملاءمة مُرضٍ، أو عدم ملاحظة مزيد من التحسينات، أو بلوغ الحدود الحسابية.

الشكل 1. نظرة على كيفية عمل الخوارزميات التطورية. الصورة من إعداد المؤلف.

نظرة على تطبيقات الخوارزميات التطورية#

بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لماهية الخوارزميات التطورية وكيفية عملها، فلنستعرض بعض تطبيقاتها في العالم الواقعي في مختلف الصناعات.

خوارزميات مستوحاة من الأحياء مستخدمة في محطات طاقة الرياح#

يُعد وضع توربينات الرياح أحد أهم جوانب توليد طاقة الرياح. ويمكن أن تختلف كفاءة مزرعة الرياح اختلافًا كبيرًا استنادًا إلى كيفية تموضع التوربينات بالنسبة إلى بعضها بعضًا وإلى ظروف الرياح. وغالبًا ما تواجه أساليب التصميم التقليدية صعوبة في التعامل مع المتغيرات الخارجية العديدة المعنية.

تُعد الخوارزميات التطورية طريقة رائعة لابتكار العديد من المخططات المختلفة لمزارع الرياح واختبارها. فهي تدرس أمورًا مثل أنماط الرياح، وأنواع التوربينات، والأراضي المتاحة للعثور على أفضل إعداد. ومع كل جولة اختبار، يتحسن التصميم، مما يؤدي إلى إنتاج طاقة أكبر، وتكاليف أقل، واستخدام أفضل للأراضي. وبعد عدة تكرارات، يمكن للتصميم النهائي أن يحقق ناتجًا أفضل للطاقة من تصميم أُعد يدويًا.

الشكل 2. محطة طاقة رياح.

تقنيات التحسين في تصميم المركبات#

يُعد تصميم سيارات آمنة وموفرة للوقود وميسورة التكلفة أولوية رئيسية لشركات صناعة السيارات اليوم. ويمكن للخوارزميات التطورية تسريع هذه العملية من خلال اختبار العديد من خيارات التصميم وتحسينها تدريجيًا للعثور على أفضلها. وقد يساعد ذلك المصنّعين على إيجاد أفضل توازن بين الأداء والكفاءة.

من الأمثلة المثيرة للاهتمام استخدام الخوارزميات التطورية لتصميم الهيكل الأساسي للمركبة، المعروف باسم الهيكل الأبيض (BIW). ويتمثل الهدف الرئيسي في عملية التصميم هذه في تقليل وزن الهيكل مع الحفاظ على المتانة والقوة نفسيهما.

يمكن للخوارزميات الجينية استكشاف تنويعات هيكلية مختلفة من خلال إجراء تغييرات طفيفة. ثم تُختبر هذه التصميمات استنادًا إلى عوامل مثل القوة والوزن والمتانة والمعايير التنظيمية لتحديد الخيار الأفضل.

الشكل 3. هيكل تصميم الهيكل الأبيض لمركبة (المصدر).

الاستراتيجيات التطورية في جدولة العمل بالمستشفيات#

يدرس الباحثون بنشاط كيفية مساعدة الخوارزميات التطورية في الرعاية الصحية، مثل جدولة موظفي المستشفيات، وتحسين خطط العلاج، واكتشاف أدوية جديدة. وتعمل هذه الخوارزميات جيدًا لأنها تستطيع التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ومراعاة أمور مثل الإرهاق والتوتر.

على سبيل المثال، اختُبرت الخوارزميات الجينية لتحسين جدولة الممرضين في المستشفيات. واستخدمت إحدى الدراسات المثيرة للاهتمام مزيجًا من الخوارزميات الجينية وتقنيات البحث المحلي لإنشاء جداول تقلل إرهاق الممرضين. وأظهرت النتائج انخفاضًا بنسبة 10% في الإرهاق، وجعلت عملية الجدولة أسرع بنسبة 98%، إذ خفضت الوقت من أكثر من ساعة إلى أكثر قليلًا من دقيقة واحدة.

الشكل 4. الجدولة اليدوية مقابل استخدام خوارزمية جينية (GA) (المصدر).

دور التقنيات التطورية في الرؤية الحاسوبية#

إلى جانب تطبيقات تعلم الآلة، يمكن أيضًا استخدام الخوارزميات التطورية في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية، وهي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تفسير وتحليل البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو. وتستكشف الأبحاث الجارية إمكاناتها في مهام مثل تجزئة الصور، واكتشاف الأجسام، واستخراج السمات.

تعمل هذه الخوارزميات من خلال اختبار العديد من الحلول الممكنة واختيار أفضلها، مما يجعلها مرنة وقادرة على التعامل مع البيانات المرئية المعقدة والمتنوعة. فعلى سبيل المثال، استخدم الباحثون الخوارزميات التطورية لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحلل الصور الطبية مثل الأشعة السينية للصدر.

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه، المعروفة باسم الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، مثل أطباء الأشعة الخبراء من خلال فحص الصور لاكتشاف علامات أمراض مثل كوفيد-19. وتساعد الخوارزمية التطورية في ذلك عبر تصميم بنية CNN وإعداداتها وضبطها تلقائيًا، واختبار العديد من الإصدارات، والاحتفاظ بأفضلها أداءً، وإنشاء نماذج أكثر دقة تدريجيًا. وتؤدي هذه العملية إلى أدوات ذكاء اصطناعي يمكنها مساعدة الأطباء في تشخيص كوفيد-19 بسرعة ودقة أكبر.

إيجابيات وسلبيات الخوارزميات التطورية#

فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي توفرها الخوارزميات التطورية:

• القدرة على البحث الشامل: تستكشف الخوارزميات التطورية أجزاءً عديدة من فضاء الحلول في الوقت نفسه، مما يقلل احتمال الوقوع في حلول رديئة.
• المتانة: في البيئات غير المستقرة والمتغيرة، تساعد عشوائية الخوارزمية التطورية وتنوع الحلول النظام على الحفاظ على أداء متسق.
• المرونة: يمكن تكييف الخوارزميات التطورية للعمل جيدًا على أنواع عديدة ومختلفة من المشكلات من خلال تغيير كيفية تمثيل الحلول وكيفية قياس النجاح.

مع أن لهذه الخوارزميات فوائد عديدة، فمن المهم أيضًا إدراك حدودها. فيما يلي بعض العيوب الشائعة للخوارزميات التطورية:

• التكلفة الحسابية: قد يتطلب تقييم العديد من الحلول الممكنة بصورة متكررة موارد حوسبة قوية ومكلفة، مما يجعلها بطيئة أو مرتفعة التكلفة في بعض التطبيقات.
• الحساسية للمعلمات: يعتمد نجاح الخوارزميات التطورية غالبًا بدرجة كبيرة على اختيار الإعدادات الأولية المناسبة، مثل حجم المجتمع، ومعدل الطفرة، وأساليب الاختيار. وقد تؤدي الاختيارات السيئة إلى الإضرار بالأداء.
• بطء التقارب: قد تتطلب الخوارزميات العديد من التكرارات لتحسين الحلول، ولا سيما في المشكلات المعقدة جدًا، مما قد يؤدي إلى أوقات تشغيل أطول مقارنةً بالأساليب الأخرى.
• الحساسية لدالة الملاءمة: قد يؤدي التصميم السيئ لدالة الملاءمة إلى استغلال الخوارزميات للعيوب بدلًا من حل المشكلة المقصودة، مما يضلل المطورين بشأن الأداء الفعلي.

أهم النقاط المستخلصة#

تُعد الخوارزميات التطورية خيارًا رائعًا لحل المشكلات الصعبة التي قد تواجه الأساليب الأخرى صعوبة في التعامل معها. وقد أظهرت الأبحاث أنها تتحسن تدريجيًا عبر التكرار، ويمكنها التكيف مع مجموعة واسعة من المهام. ومع استمرار الذكاء الاصطناعي في التقدم والتطور، يُتوقع أن تؤدي هذه الخوارزميات دورًا أكبر في تطوير تقنيات ذكية وفعالة وقادرة على التعلم الذاتي عبر العديد من التطبيقات المختلفة.

انضم إلى مجتمعنا المتنامي، واطّلع على مستودع GitHub الخاص بنا للحصول على موارد الذكاء الاصطناعي. واستكشف التطبيقات المختلفة لـالرؤية الحاسوبية في الزراعة والذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية في صفحات حلولنا. وتعرّف على خيارات الترخيص لدينا لبدء مشاريعك في مجال الرؤية الحاسوبية.