بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
تطورت الحياة على الأرض على مدى ملايين السنين، ومن خلال هذه العملية تكيفت الكائنات الحية للبقاء والازدهار في بيئاتها. خذ الزرافات على سبيل المثال. لقد طورت أعناقًا طويلة على مدى أجيال عديدة للوصول إلى الأوراق العالية في الأشجار، حيث لا تستطيع الحيوانات الأخرى الوصول إليها. وهذا مدفوع بالانتقاء الطبيعي، حيث تصبح السمات المفيدة أكثر شيوعًا حيث أن أولئك الذين يتمتعون بها هم أكثر عرضة للبقاء على قيد الحياة.
ببساطة، الكائنات الحية التي تتكيف بشكل أفضل مع محيطها لديها فرصة أفضل للبقاء على قيد الحياة ونقل سماتها المفيدة إلى نسلها. بمرور الوقت، تتراكم هذه التغييرات الصغيرة، مما يساعد الأنواع على التعامل حتى مع أصعب الظروف.
تندرج الخوارزميات التطورية (EA) تحت المصطلح الشامل “التعلم الآلي”. تمامًا مثل التطور، تختار الخوارزميات التطورية أفضل الحلول من مجموعة، وتجري تغييرات صغيرة، وتتحقق مما إذا كانت هذه التغييرات تجعل الأمور أفضل. من خلال تكرار هذه العملية على مدى أجيال عديدة، فإنها تجد أفضل الحلول للمشاكل المعقدة في مختلف المجالات المختلفة.
بفضل تنوعها، تعد الخوارزميات التطورية مجالًا بحثيًا مثيرًا للاهتمام، مع دراسات مستمرة تهدف إلى تطبيقها في مجالات مثل الهندسة والطب وعلوم البيئة. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على الخوارزميات التطورية، وكيفية عملها، وأين يتم استخدامها. هيا بنا نبدأ!
شرح الخوارزميات التطورية
الخوارزميات التطورية هي تقنيات تحسين يمكن استخدامها في مجال التعلم الآلي للعثور على أفضل حل أو نموذج ممكن لمهمة معينة. تبدأ عادةً بمجموعة من الحلول المحتملة وتعمل على تحسينها على مدار العديد من التكرارات بناءً على مدى جودة حلها للمشكلة.
على سبيل المثال، تخيل أنك تحاول تصميم سيارة هي الأكثر كفاءة في استهلاك الوقود. تبدأ الخوارزمية بمجموعة متنوعة من تصميمات السيارات، وتختبر كل تصميم لترى مدى جودته، ثم تحسن التصميمات تدريجيًا من خلال الجمع بين أفضل الميزات وإجراء تعديلات صغيرة على مدى جولات عديدة حتى تجد أفضل تصميم ممكن.
هناك عدة أنواع من الخوارزميات التطورية، ولكل منها طريقتها الخاصة في تمثيل الحلول وتحسينها، ولكنها تتبع جميعها هذا النهج الأساسي. فيما يلي بعض الأنواع الشائعة من الخوارزميات التطورية:
الخوارزميات الجينية: في هذا النوع من الخوارزميات التطورية، يتم تمثيل الحلول كسلاسل مشفرة بسيطة، مثل تسلسلات الأرقام أو الرموز. يحدث التحسين عن طريق خلط أجزاء من حلين جيدين (على غرار الجمع بين سمات من الوالدين) وإجراء تغييرات عشوائية صغيرة لإنشاء اختلافات جديدة.
البرمجة الجينية: تركز على بناء حلول كهياكل شبيهة بالشجرة. إنه مفيد بشكل خاص عندما يتطلب الحل سلسلة من الخطوات أو التعليمات.
استراتيجيات التطور: هنا، ينصب التركيز على تعلم حجم التغييرات التي يجب أن تكون كبيرة أو صغيرة عند تحديث الحلول. يساعد هذا الخوارزمية على تحسين نتائجها بشكل أكثر كفاءة بمرور الوقت.
التطور التفاضلي: باستخدام هذا النهج، يتم تشكيل حلول جديدة من خلال الجمع بين أجزاء من حلول موجودة مختلفة. إنه يعمل بشكل جيد بشكل خاص للمشاكل التي تكون فيها الإجابات أرقامًا يمكن أن تختلف باستمرار.
فهم كيفية عمل الخوارزميات التطورية
تستخدم الخوارزميات التطورية عملية تكرارية للعثور على أفضل حل لمشكلة ما. يمكنك التفكير في الأمر على أنه طريقة الطبيعة في تحسين الأنواع على مر الأجيال، حيث تساعد كل دورة في تحسين التكوين السكاني.
على الرغم من وجود أنواع مختلفة من الخوارزميات التطورية، إلا أنها تتبع عمومًا هذه الخطوات الرئيسية:
التهيئة: تبدأ الخوارزمية بإنشاء مجموعة أولية من الحلول الممكنة. يشكل هذا نقطة البداية للعملية التطورية
تقييم اللياقة: يتم تقييم كل حل باستخدام دالة لياقة تقيس مدى جودة حل المشكلة. تتلقى الحلول التي تحقق أداءً أفضل درجات أعلى ولديها فرصة أكبر للاختيار للخطوات التالية.
التكاثر: يتم إنشاء حلول جديدة من خلال طريقتين رئيسيتين: التهجين والطفرة. يجمع التهجين بين الميزات من حلول الأصل، بينما تدخل الطفرة تغييرات عشوائية صغيرة لاستكشاف إمكانيات جديدة.
الاستبدال: تحل الحلول التي تم إنشاؤها حديثًا محل بعض أو كل الحلول الأقدم. تحدد هذه الخطوة الحلول التي تبقى وتنتقل إلى الجيل التالي.
الإنهاء: تستمر عملية الاستنساخ والاستبدال حتى يتم استيفاء شرط الإيقاف. يمكن أن يكون هذا الوصول إلى عدد محدد من التكرارات، أو تحقيق مستوى لياقة مُرضٍ، أو عدم رؤية المزيد من التحسينات، أو الوصول إلى الحدود الحسابية.
الشكل 1. نظرة على كيفية عمل الخوارزميات التطورية. الصورة من إعداد المؤلف.
نظرة على تطبيقات الخوارزمية التطورية
الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لماهية الخوارزميات التطورية وكيفية عملها، دعنا نستعرض بعض تطبيقاتها الواقعية في مختلف الصناعات.
الخوارزميات المستوحاة من علم الأحياء المستخدمة في محطات طاقة الرياح
أحد الجوانب الأكثر أهمية في توليد طاقة الرياح هو وضع توربينات الرياح. يمكن أن تختلف كفاءة مزرعة الرياح بشكل كبير بناءً على كيفية وضع التوربينات بالنسبة لبعضها البعض وظروف الرياح. غالبًا ما تكافح طرق التصميم التقليدية للتعامل مع العديد من المتغيرات الخارجية المعنية.
تُعد الخوارزميات التطورية طريقة رائعة لابتكار واختبار الكثير من التصميمات المختلفة لمزارع الرياح. إنها تنظر في أشياء مثل أنماط الرياح وأنواع التوربينات والأراضي المتاحة للعثور على أفضل إعداد. مع كل جولة من الاختبارات، يتحسن التصميم، مما يؤدي إلى المزيد من الطاقة وتكاليف أقل واستخدام أفضل للأراضي. بعد عدة تكرارات، يمكن للتصميم النهائي أن يوفر إنتاجًا أفضل للطاقة من التصميم الذي تم إجراؤه يدويًا.
الشكل 2. محطة طاقة تعمل بطاقة الرياح.
تقنيات التحسين في تصميم المركبات
يعد تصميم سيارات آمنة وموفرة للوقود وبأسعار معقولة أولوية رئيسية لصانعي السيارات اليوم. يمكن أن تساعد الخوارزميات التطورية في تسريع هذه العملية عن طريق اختبار العديد من خيارات التصميم وتحسينها تدريجيًا للعثور على الأفضل. يمكن أن يساعد ذلك المصنعين في إيجاد أفضل توازن بين الأداء والكفاءة.
مثال مثير للاهتمام هو استخدام الخوارزميات التطورية لتصميم الهيكل الأساسي للمركبة، والمعروف باسم هيكل السيارة (BIW). الهدف الرئيسي في عملية التصميم هذه هو تقليل وزن الهيكل مع الحفاظ على نفس المتانة والقوة.
يمكن للخوارزميات الجينية استكشاف اختلافات هيكلية مختلفة مع تغييرات طفيفة. يتم بعد ذلك اختبار هذه التصميمات بناءً على عوامل مثل القوة والوزن والمتانة والمعايير التنظيمية لتحديد الخيار الأفضل.
الشكل 3. التصميم الهيكلي لجسم السيارة قبل الطلاء (Body-in-White) (المصدر).
الاستراتيجيات التطورية في الجدولة في المستشفيات
يدرس الباحثون بنشاط كيف يمكن للخوارزميات التطورية أن تساعد في الرعاية الصحية، مثل جدولة موظفي المستشفى وتحسين خطط العلاج واكتشاف أدوية جديدة. تعمل هذه الخوارزميات بشكل جيد لأنها تستطيع التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والنظر في أشياء مثل التعب والإجهاد.
على سبيل المثال، تم اختبار الخوارزميات الجينية لتحسين جدولة الممرضات في المستشفيات. استخدمت دراسة رائعة مزيجًا من الخوارزميات الجينية وتقنيات البحث المحلية لإنشاء جداول تقلل من إرهاق الممرضات. وأظهرت النتائج انخفاضًا بنسبة 10٪ في الإرهاق وجعلت عملية الجدولة أسرع بنسبة 98٪، مما قلل الوقت من أكثر من ساعة إلى ما يزيد قليلاً عن دقيقة.
الشكل 4. الجدولة اليدوية مقابل استخدام الخوارزمية الجينية (GA) (المصدر).
دور التقنيات التطورية في رؤية الحاسوب
بصرف النظر عن تطبيقات تعلم الآلة، يمكن أيضًا استخدام الخوارزميات التطورية في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر - مجال الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من تفسير وتحليل البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو. تستكشف الأبحاث الجارية إمكاناتها في مهام مثل تجزئة الصور و اكتشاف الكائنات واستخراج الميزات.
تعمل هذه الخوارزميات عن طريق اختبار العديد من الحلول الممكنة واختيار أفضلها، مما يجعلها مرنة وقادرة على التعامل مع البيانات المرئية المعقدة والمتنوعة. على سبيل المثال، استخدم الباحثون الخوارزميات التطورية لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحلل الصور الطبية مثل الأشعة السينية للصدر.
تعمل هذه الأنظمة الذكية، المعروفة باسم الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، مثل خبراء الأشعة من خلال فحص الصور لاكتشاف علامات الأمراض مثل كوفيد-19. تساعد الخوارزمية التطورية عن طريق التصميم التلقائي وضبط هيكل وإعدادات الشبكة العصبية الالتفافية (CNN)، واختبار العديد من الإصدارات، والحفاظ على أفضلها أداءً، وإنشاء نماذج أكثر دقة تدريجيًا. تؤدي هذه العملية إلى أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعد الأطباء في تشخيص كوفيد-19 بسرعة ودقة أكبر.
إيجابيات وسلبيات الخوارزميات التطورية
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي تقدمها الخوارزميات التطورية:
القدرة على البحث الشامل: تستكشف الخوارزميات التطورية أجزاء عديدة من فضاء الحلول في وقت واحد، مما يقلل من احتمالية الوقوع في حلول ضعيفة.
المتانة: في البيئات غير المؤكدة والمتغيرة، تساعد عشوائية الخوارزمية التطورية والحلول المتنوعة النظام في الحفاظ على أداء ثابت.
المرونة: يمكن تعديل الخوارزميات التطورية لتعمل بشكل جيد على أنواع مختلفة من المشكلات عن طريق تغيير كيفية تمثيل الحلول وكيفية قياس النجاح.
في حين أن هذه الخوارزميات لها فوائد عديدة، فمن المهم أيضًا أن تكون على دراية بقيودها. فيما يلي بعض العيوب الشائعة للخوارزميات التطورية:
التكلفة الحسابية: يمكن أن يتطلب تقييم العديد من الحلول الممكنة بشكل متكرر موارد حوسبة قوية ومكلفة، مما يجعلها بطيئة أو مكلفة بالنسبة لبعض التطبيقات.
حساسية المعلمات: غالبًا ما يعتمد نجاح الخوارزميات التطورية بشكل كبير على اختيار الإعدادات الأولية الصحيحة، مثل حجم المجتمع ومعدل الطفرة وطرق الاختيار. يمكن أن تؤدي الخيارات السيئة إلى الإضرار بالأداء.
التقارب البطيء: قد تتطلب العديد من التكرارات لتحسين الحلول، خاصة بالنسبة للمشكلات المعقدة للغاية، مما قد يؤدي إلى أوقات تشغيل أطول مقارنة بالطرق الأخرى.
حساسية دالة اللياقة: يمكن أن يتسبب تصميم دالة اللياقة الضعيف في استغلال الخوارزميات للعيوب بدلاً من حل المشكلة المقصودة، مما يضلل المطورين بشأن الأداء الفعلي.
النقاط الرئيسية
تُعد الخوارزميات التطورية خيارًا رائعًا لحل المشكلات الصعبة التي قد تواجه طرق أخرى صعوبة في التعامل معها. أظهرت الأبحاث أنها تتحسن تدريجيًا من خلال التكرار ويمكن أن تتكيف مع مجموعة واسعة من المهام. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي وتطوره، من المتوقع أن تلعب هذه الخوارزميات دورًا أكبر في تطوير تقنيات ذكية وفعالة وذاتية التعلم عبر العديد من التطبيقات المختلفة.
