الحوسبة التطورية، يُستخدم تنظيم السكان

 الحوسبة التطورية

 يُستخدم تنظيم السكان بشكل منهجي لإدارة عملية التطور، وبالتالي التحكم في مستوى التنوع أثناء بحث الخوارزمية. تُعدّ نماذج السكان المنظمة القائمة على الجزر، والهرمية، والخلوية من أكثر النماذج شيوعًا في الخوارزميات التطورية لتحسين تنوعها وتقاربها. على وجه التحديد، 

يُرتب نموذج الأتمتة الخلوية السكان في بنية مكانية شبكية ثنائية الأبعاد، حيث تُؤخذ مفاهيم الخلايا وجيرانها في الاعتبار لتوجيه خطوة التطور. تم اقتراح خوارزمية حديثة قائمة على السكان تُسمى خوارزمية بحث الغراب (CSA). تُحاكي هذه الخوارزمية سلوك الغربان في الاحتفاظ بطعامها في أماكن مخفية لاسترجاعه عند الحاجة. ومثل غيرها من الخوارزميات القائمة على السكان، تُعاني خوارزمية بحث الغراب من بطء التقارب بسبب عدم كفاية التنوع. في هذه الورقة، تم دمج نموذج الأتمتة الخلوية مع إطار التحسين الخاص بخوارزمية بحث الغراب للتحكم في تنوعها أثناء البحث، وبالتالي تعزيز كفاءتها. 

يُشار إلى الطريقة المقترحة اختصارًا بـ CCSA. في خوارزمية CCSA، تُبنى المجموعة السكانية على شكل شبكة ثنائية الأبعاد، حيث يتم تحديد المجموعة النشطة بشكل تكراري. في كل تكرار، يتم تحديث كل فرد بناءً على الأفراد المجاورين له، والذين يتم تحديدهم بواسطة أشكال الجوار الطوبولوجي، ويتبع أفضل فرد مجاور له ضمن مجموعته النشطة. تم تقييم خوارزمية CCSA باستخدام 23 دالة معيارية شائعة الاستخدام في الأدبيات العلمية. في البداية، دُرست ستة أشكال للجوار الطوبولوجي الخلوي (L5، L9، C9، C13، C21، وC25) بأحجام مسائل مختلفة للتحقق من تأثيرها على تقارب خوارزمية CCSA.

 أُجريت تقييمات مقارنة مع 12 طريقة حديثة، بما في ذلك أربعة إصدارات من خوارزمية CSA. أثبتت نتائج المقارنة فعالية خوارزمية CCSA المقترحة. كما تم التأكيد على تنوع خوارزمية CCSA المقترحة باستخدام تحليل التقارب ومسافة هامينغ. وللتحقق من صحة الخوارزمية بشكل أكبر، تم تقييم الخوارزمية المقترحة باستخدام ثلاث مسائل واقعية نُشرت في مؤتمر IEEE-CEC2011 ومسائل تصميم العوارض الملحومة.

 مرة أخرى، تُحقق خوارزمية CCSA المقترحة نتائج أكثر جدوى من الطرق الأخرى الراسخة عند تطبيقها على مشاكل واقعية. في الختام، تُقدم هذه الورقة البحثية بديلاً فعالاً لخوارزمية CSA للحفاظ على تنوع البحث بشكل مثالي، ويمكن اختباره بشكل أوسع باستخدام مسائل تحسين أخرى.

مقدمة: يُعد مجال الحوسبة التطورية اتجاهاً بحثياً شائعاً يهتم بالبحث عن حلول مقبولة لمسائل التحسين باستخدام الخوارزميات التطورية. يُستخدم مصطلح "التطور" لمحاكاة عملية التطور الطبيعي التي تُركز على مبدأ البقاء للأصلح (Eiben, Smith, et al., 2003).

 تشمل المفاهيم الشائعة في أي خوارزمية تطورية: مجموعة الأفراد المرشحين، والأجيال، وإعادة التركيب، والطفرة، والاختيار. في البداية، يتم تمثيل حل مسألة التحسين بشكل مناسب ليتم تقييمه باستخدام دالة اللياقة أثناء البحث. تبدأ الخوارزمية التطورية عادةً بمجموعة من الحلول المرشحة العشوائية. جيلاً بعد جيل، تُعاد تركيب سمات أفراد المجموعة وتُطفر لتحسين المجموعة الحالية. ثم يتم اختيار الوالدين واختيار البقاء لتصفية المرشحين الواعدين. لذا، تُعرف الخوارزميات التطورية حديثًا باسم الخوارزميات القائمة على السكان، والتي تُصنف إلى: (أ) الخوارزميات التطورية، مثل الخوارزمية الجينية (هولاند، 1984)، والاستراتيجية التطورية (باك، هوفميستر، وشويفيل، 1991)، والمُحسِّن القائم على الجغرافيا الحيوية (سايمون، 2008)، وخوارزمية البحث التوافقي (جيم، كيم، ولوغاناثان، 2001)، وغيرها؛ وخوارزميات ذكاء الأسراب، مثل تحسين سرب الجسيمات (كينيدي وإيبرهارت، 1995)، وخوارزمية قطيع الكريل (غاندومي وعلاوي، 2012)، وتحسين مستعمرة النمل (دوريغو ودي كارو، 1999)، وخوارزمية الخفافيش (يانغ وغاندومي، 2012)، وتحسين الذئب الرمادي (ميرجليلي، ميرجليلي، ولويس، 2014)، وخوارزمية بحث الغراب (أسكارزاده، 2016)، وغيرها الكثير كما ورد في التقارير. في دوكيروغلو وآخرون، 2019، وفاوستو وآخرون، 2019، وكار، 2016.
يتمثل العيب المتأصل في معظم الخوارزميات القائمة على السكان في بطء تقاربها نتيجةً لعدم القدرة على التحكم التام في التنوع أثناء البحث (فاوستو وآخرون، 2019). وتُعدّ معضلة التحكم في التنوع المشكلة الرئيسية في معظم الأعمال السابقة في مجال الحوسبة التطورية. ويشير التنوع بين الحلول المرشحة في المجموعة السكانية بشكل أساسي إلى اختلاف قيم اللياقة أو عدد الأنماط الظاهرية المختلفة و/أو الأنماط الجينية المختلفة (طالبي، 2009). وقد سعت الأعمال السابقة إلى الحفاظ على تنوع المجموعة السكانية من خلال اتباع مناهج ضمنية أو صريحة. تركز المناهج الضمنية على قيم لياقة الأفراد حيث يمكن توزيعها أو مشاركتها. من ناحية أخرى، تحاول المناهج الصريحة تنويع الحلول المرشحة بناءً على مجموعات سكانية منظمة، مثل نماذج الجزر والأتمتة الخلوية.

المجموعة السكانية المنظمة