Mutation (genetic algorithm)
মিউটেশন হল একটি জেনেটিক অপারেটর যা একটি জেনেটিক বা আরও সাধারণভাবে, একটি বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম (ইএ) জনসংখ্যার ক্রোমোজোমের জেনেটিক বৈচিত্র্য বজায় রাখতে ব্যবহৃত হয়। এটি জৈবিক রূপান্তরের অনুরূপ। বাইনারি কোডেড জেনেটিক অ্যালগরিদম (জি. এ)-এর একটি মিউটেশন অপারেটরের সর্বোত্তম উদাহরণে এমন একটি সম্ভাবনা রয়েছে যে একটি জেনেটিক অনুক্রমের একটি নির্বিচারে বিট তার মূল অবস্থা থেকে উল্টে যাবে। মিউটেশন অপারেটর বাস্তবায়নের একটি সাধারণ পদ্ধতিতে একটি ক্রমানুসারে প্রতিটি বিটের জন্য একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল তৈরি করা জড়িত। এই র্যান্ডম ভেরিয়েবলটি একটি নির্দিষ্ট বিট উল্টানো হবে কিনা তা বলে। জৈবিক বিন্দু রূপান্তরের উপর ভিত্তি করে এই রূপান্তর প্রক্রিয়াকে একক বিন্দু রূপান্তর বলা হয়। অন্যান্য ধরনের মিউটেশন অপারেটর সাধারণত বাইনারি ব্যতীত অন্যান্য উপস্থাপনার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন ফ্লোটিং-পয়েন্ট এনকোডিং বা সমন্বিত সমস্যার জন্য উপস্থাপনা। ই. এ-তে রূপান্তরের উদ্দেশ্য হল নমুনা জনসংখ্যার মধ্যে বৈচিত্র্য প্রবর্তন করা। মিউটেশন অপারেটরগুলি ক্রোমোজোমের জনসংখ্যা একে অপরের সাথে খুব বেশি সাদৃশ্যপূর্ণ হতে বাধা দিয়ে স্থানীয় মিনিমা এড়ানোর প্রয়াসে ব্যবহার করা হয়, এইভাবে বিশ্বব্যাপী সর্বোত্তম রূপান্তরকে ধীর বা এমনকি বন্ধ করে দেয়। এই যুক্তিটি বেশিরভাগ ইএ-কে পরবর্তী প্রজন্মের উৎপাদনে কেবল জনসংখ্যার যোগ্যতম গ্রহণ করা এড়াতে পরিচালিত করে, বরং একটি এলোমেলো (বা আধা-এলোমেলো) সেট নির্বাচন করে যা ফিটারদের দিকে ওজনযুক্ত। নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তাগুলি একটি ইএ-তে ব্যবহৃত সমস্ত মিউটেশন অপারেটরদের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হয়ঃ অনুসন্ধান স্থানের প্রতিটি বিন্দু অবশ্যই এক বা একাধিক মিউটেশন দ্বারা পৌঁছানো যেতে পারে। অনুসন্ধানের জায়গায় অংশ বা দিকনির্দেশের জন্য কোনও অগ্রাধিকার থাকতে হবে না (কোনও প্রবাহ নেই)। বড় মিউটেশনের তুলনায় ছোট মিউটেশনের সম্ভাবনা বেশি হওয়া উচিত। বিভিন্ন ধরনের জিনোমের জন্য, বিভিন্ন ধরনের মিউটেশন উপযুক্ত। কিছু মিউটেশন হল গাউসিয়ান, ইউনিফর্ম, জিগজ্যাগ, স্ক্র্যাম্বল, সন্নিবেশ, বিপরীতমুখী, অদলবদল ইত্যাদি। নীচে উপস্থাপিতদের তুলনায় একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ এবং আরও বেশি অপারেটর আইবেন এবং স্মিথের প্রারম্ভিক বই বা ইন-এ পাওয়া যাবে। বিট স্ট্রিং মিউটেশন বিট স্ট্রিংয়ের মিউটেশন এলোমেলো অবস্থানে বিট উল্টানোর মাধ্যমে ঘটে। উদাহরণস্বরূপঃ একটি বিটের পরিবর্তনের সম্ভাবনা হল, যেখানে বাইনারি ভেক্টরের দৈর্ঘ্য। এইভাবে, প্রতি মিউটেশন এবং মিউটেশনের জন্য নির্বাচিত ব্যক্তির একটি মিউটেশনের হার পৌঁছে যায়। বাস্তব সংখ্যার রূপান্তর অনেক ইএ, যেমন বিবর্তন কৌশল বা বাস্তব-কোডেড জেনেটিক অ্যালগরিদম, বিট স্ট্রিংয়ের পরিবর্তে বাস্তব সংখ্যার সাথে কাজ করে। এটি এই ধরনের কোডিং দিয়ে তৈরি করা ভাল অভিজ্ঞতার কারণে। একটি বাস্তব-মূল্যবান জিনের মান হয় পরিবর্তন করা যেতে পারে অথবা পুনরায় নির্ধারণ করা যেতে পারে। একটি মিউটেশন যা পরেরটি প্রয়োগ করে তা কেবলমাত্র মূল্য-পরিবর্তনকারী মিউটেশনের সাথে একত্রে ব্যবহার করা উচিত এবং তারপরে কেবল তুলনামূলকভাবে কম সম্ভাবনার সাথে, কারণ এটি বড় পরিবর্তনের দিকে নিয়ে যেতে পারে। ব্যবহারিক প্রয়োগগুলিতে, সমাধান করার জন্য অপ্টিমাইজেশান সমস্যার পরিবর্তনের সিদ্ধান্তের চলকগুলি সাধারণত সীমিত থাকে। তদনুসারে, সংশ্লিষ্ট জিনের মানগুলি প্রতিটি একটি ব্যবধানের মধ্যে সীমাবদ্ধ। মিউটেশনগুলি এই বিধিনিষেধগুলিকে বিবেচনায় নিতে পারে বা নাও নিতে পারে। পরের ক্ষেত্রে, নীচে বর্ণিত হিসাবে উপযুক্ত পোস্ট-ট্রিটমেন্ট প্রয়োজন। সীমাবদ্ধতা বিবেচনা না করে রূপান্তর একটি বাস্তব সংখ্যা জিনের পুরানো মানের সাথে উত্পন্ন এলোমেলো মান যোগ করে স্বাভাবিক বিতরণ ব্যবহার করে রূপান্তরিত করা যেতে পারে, যার ফলে পরিবর্তিত মান হয়ঃ সীমাবদ্ধ পরিসরের মান সহ জিনের ক্ষেত্রে, পরিবর্তনের ধাপের আকার বেছে নেওয়া ভাল ধারণা যাতে এটি পরিবর্তনের জন্য জিনের পরিসরের সাথে যুক্তিসঙ্গতভাবে মানানসই হয়, যেমন। : ধাপের আকার বর্তমান মানের উপর নির্ভর করে ছোট অনুমতিযোগ্য পরিবর্তনের পরিসরেও সামঞ্জস্য করা যেতে পারে। যাই হোক না কেন, সম্ভবত জিনের নতুন মান অনুমতিযোগ্য মানের সীমার বাইরে থাকবে। এই ধরনের ঘটনাকে অবশ্যই একটি মারাত্মক রূপান্তর হিসাবে বিবেচনা করতে হবে, কারণ জিনের নতুন মান হিসাবে সংশ্লিষ্ট লঙ্ঘিত সীমা ব্যবহার করে সুস্পষ্ট মেরামত একটি প্রবণতার দিকে পরিচালিত করবে। এর কারণ হল সীমা মানটি তখন মান সীমার বাইরে মানগুলির সম্পূর্ণ সম্ভাবনার সাথে নির্বাচন করা হবে। বিবর্তন কৌশলটি স্বাভাবিক বণ্টনের উপর ভিত্তি করে বাস্তব সংখ্যা এবং রূপান্তর নিয়ে কাজ করে। ধাপের আকারগুলি ক্রোমোজোমের অংশ এবং প্রকৃত সিদ্ধান্তের চলকগুলির সাথে বিবর্তন সাপেক্ষে। সীমাবদ্ধতাগুলি বিবেচনা করে মিউটেশন একটি জিনের মান পরিবর্তনের একটি সম্ভাব্য রূপ হল বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম জি. এল. ই. এ. এম (জেনারেল লার্নিং ইভোলিউশনারি অ্যালগরিদম অ্যান্ড মেথড)-এর মিউটেশন আপেক্ষিক পরামিতি পরিবর্তন, যেখানে, আগে উপস্থাপিত মিউটেশনের মতো, বড়গুলির তুলনায় ছোট পরিবর্তনগুলির সম্ভাবনা বেশি। প্রথমত, বর্তমান মান বৃদ্ধি বা হ্রাস করা উচিত কিনা সে সম্পর্কে একটি সমানভাবে বণ্টিত সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় এবং তারপরে সংশ্লিষ্ট মোট পরিবর্তনের ব্যবধান নির্ধারণ করা হয়। সাধারণতা না হারিয়ে, ব্যাখ্যার জন্য একটি বৃদ্ধি অনুমান করা হয় এবং মোট পরিবর্তনের ব্যবধানটি তখন হয়। এটি প্রস্থের সাথে সমান আকারের উপ-ক্ষেত্রে বিভক্ত, যেখান থেকে বিভিন্ন আকারের উপ-পরিবর্তনের ব্যবধান তৈরি হয়ঃ-তম উপ-পরিবর্তনের ব্যবধানঃ সহ এবং পরবর্তীকালে, উপ-পরিবর্তনের ব্যবধানগুলির মধ্যে একটি সমান বিতরণে নির্বাচন করা হয় এবং একটি এলোমেলো সংখ্যা, যা সমানভাবে বিতরণ করা হয়, এটি থেকে জিনের নতুন মান হিসাবে নেওয়া হয়। উপ-পরিবর্তনের ব্যবধানগুলির ফলস্বরূপ সংক্ষিপ্ত সম্ভাবনার ফলে পার্শ্ববর্তী চিত্রে দেখানো দৃষ্টান্তমূলক ক্ষেত্রে উপ-ক্ষেত্রগুলির সম্ভাব্যতা বণ্টনের ফলস্বরূপ। এটি আগের মতো স্বাভাবিক বন্টন নয়, তবে এই বন্টন স্পষ্টভাবে বড়গুলির তুলনায় ছোট পরিবর্তনগুলিকে সমর্থন করে। 10-এর মতো বৃহত্তর মানগুলির জন্য এই রূপান্তরটি এমন কাজগুলির জন্য কম উপযুক্ত যেখানে মান পরিসীমার সীমানার একটিতে সর্বোত্তম থাকে। যখন কোনও জিনের মান তার সীমার খুব কাছাকাছি পৌঁছায় তখন উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে এটি নিরাময় করা যেতে পারে। বিন্যাসের রূপান্তর বিন্যাসের বিন্যাস বিশেষভাবে জিনোমের জন্য তৈরি করা হয় যা নিজেই একটি সেটের বিন্যাস। এগুলি প্রায়শই সমন্বিত কাজগুলি সমাধান করতে ব্যবহৃত হয়। উপস্থাপিত দুটি রূপান্তরের মধ্যে, জিনোমের অংশগুলি ঘোরানো বা উল্টানো হয়। ডানদিকে ঘূর্ণন পদ্ধতির উপস্থাপনাটি ডানদিকে একটি উদাহরণ দ্বারা চিত্রিত করা হয়েছেঃ বিপরীত পদ্ধতিটির উপস্থাপনাটি ডানদিকে একটি উদাহরণ দ্বারা চিত্রিত করা হয়েছেঃ ছোট পরিবর্তনের জন্য অগ্রাধিকার সহ রূপগুলি মিউটেশনের জন্য শুরুতে উত্থাপিত প্রয়োজনীয়তা, যা অনুসারে ছোট পরিবর্তনগুলি বড়গুলির তুলনায় বেশি সম্ভাব্য হওয়া উচিত, কেবল উপস্থাপিত দুটি ক্রমবর্ধমান মিউটেশন দ্বারা অপর্যাপ্তভাবে পূরণ করা হয়, কারণ আংশিক তালিকার দৈর্ঘ্য এবং স্থানান্তর অবস্থানের সংখ্যা সমানভাবে বিতরণ পদ্ধতিতে নির্ধারিত হয়। যাইহোক, আংশিক তালিকা এবং স্থানান্তর যত দীর্ঘ হবে, জিন ক্রমের পরিবর্তন তত বেশি হবে। নিম্নলিখিত পরিবর্তনগুলির মাধ্যমে এটি সংশোধন করা যেতে পারে। আংশিক তালিকার শেষ সূচকটি শুরু সূচকের দূরত্ব হিসাবে নির্ধারিত হয়ঃ যেখানে ব্যবধান এবং বৃত্তাকার থেকে বাস্তব সংখ্যার রূপান্তরের জন্য দুটি পদ্ধতির মধ্যে একটি অনুসারে এলোমেলোভাবে নির্ধারণ করা হয়। আবর্তনের জন্য, দূরত্বের মতো একইভাবে নির্ধারণ করা হয়, তবে মানটি নিষিদ্ধ। বিপরীতের জন্য, নোট করুন যেটি অবশ্যই ধরে রাখতে হবে, তাই মানটি অবশ্যই বাদ দিতে হবে। আরও দেখুন বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম জেনেটিক অ্যালগরিদম রেফারেন্স গ্রন্থপঞ্জি জন হল্যান্ড (1975)। অ্যাডাপটেশন ইন ন্যাচারাল অ্যান্ড আর্টিফিশিয়াল সিস্টেমস, পিএইচডি থিসিস, ইউনিভার্সিটি অফ মিশিগান প্রেস, অ্যান আরবোর, মিশিগান। । জেনেটিক অ্যালগরিদম বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম