Chromosome (genetic algorithm)
জেনেটিক অ্যালগরিদম (জিএ), বা আরও সাধারণ, বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম (ইএ)-তে, একটি ক্রোমোজোম (কখনও কখনও জিনোটাইপ নামেও পরিচিত) হল পরামিতিগুলির একটি সেট যা বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম যে সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছে তার প্রস্তাবিত সমাধানকে সংজ্ঞায়িত করে। সমস্ত সমাধানের সেট, যাকে জৈবিক মডেল অনুসারে ব্যক্তিও বলা হয়, জনসংখ্যা হিসাবে পরিচিত। একজন ব্যক্তির জিনোম একটি, খুব কমই একাধিক, ক্রোমোজোম নিয়ে গঠিত এবং সমাধান করা কাজের জিনগত উপস্থাপনার সাথে মিলে যায়। একটি ক্রোমোজোম জিনের একটি সেট নিয়ে গঠিত, যেখানে একটি জিন এক বা একাধিক শব্দার্থগতভাবে সংযুক্ত পরামিতি নিয়ে গঠিত, যাকে প্রায়শই ডিসিশন ভেরিয়েবলও বলা হয়। তারা ব্যক্তির এক বা একাধিক ফেনোটাইপিক বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করে বা অন্তত তাদের উপর প্রভাব ফেলে। জেনেটিক অ্যালগরিদমের মৌলিক আকারে, ক্রোমোজোমকে বাইনারি স্ট্রিং হিসাবে উপস্থাপন করা হয়, যখন পরবর্তী রূপগুলিতে এবং সাধারণভাবে ই. এ-তে, বিভিন্ন ধরনের অন্যান্য তথ্য কাঠামো ব্যবহার করা হয়। ক্রোমোজোম ডিজাইন কোনও কাজের জেনেটিক উপস্থাপনা তৈরি করার সময়, এটি নির্ধারিত হয় যে ইএ এবং সম্ভাব্য অতিরিক্ত অনুসন্ধান এবং জিনোটাইপ-ফেনোটাইপ ম্যাপিং কেমন হওয়া উচিত তার দ্বারা কোন সিদ্ধান্তের চলক এবং কাজের স্বাধীনতার অন্যান্য মাত্রা উন্নত করা উচিত। একটি ক্রোমোজোমের নকশা এই বিবেচনাগুলিকে সুনির্দিষ্ট তথ্য কাঠামোতে অনুবাদ করে যার জন্য একটি ইএ নির্বাচন করতে হবে, কনফিগার করতে হবে, প্রসারিত করতে হবে বা সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে তৈরি করতে হবে। একটি ক্রোমোজোমের জন্য সমস্যা ডোমেনের একটি উপযুক্ত উপস্থাপনা খুঁজে পাওয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনা, কারণ একটি ভাল উপস্থাপনা অনুসন্ধানের স্থান সীমিত করে অনুসন্ধানকে সহজ করে তুলবে; একইভাবে, একটি দুর্বল উপস্থাপনা একটি বৃহত্তর অনুসন্ধানের স্থানের অনুমতি দেবে। এই প্রসঙ্গে, নির্বাচিত ক্রোমোজোম ডিজাইনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য উপযুক্ত মিউটেশন এবং ক্রসওভার অপারেটরগুলিও খুঁজে বের করতে হবে বা নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করতে হবে। এই অপারেটরদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োজনীয়তা হল যে তারা কেবল সার্চ স্পেসের সমস্ত পয়েন্টকে নীতিগতভাবে পৌঁছানোর অনুমতি দেয় না, বরং এটিকে যতটা সম্ভব সহজ করে তোলে। নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তাগুলি অবশ্যই একটি উপযুক্ত ক্রোমোজোম দ্বারা পূরণ করতে হবেঃ এটি অবশ্যই অনুসন্ধান স্থানের সমস্ত গ্রহণযোগ্য পয়েন্টগুলির অ্যাক্সেসযোগ্যতার অনুমতি দেবে। ক্রোমোজোমের নকশা এমনভাবে তৈরি করা হয়েছে যাতে এটি শুধুমাত্র অনুসন্ধানের স্থান জুড়ে থাকে এবং কোনও অতিরিক্ত ক্ষেত্র থাকে না। যাতে কোনও অপ্রয়োজনীয়তা বা যতটা সম্ভব সামান্য অপ্রয়োজনীয়তা না থাকে। শক্তিশালী কার্যকারণের পর্যবেক্ষণঃ ক্রোমোজোমের ছোট পরিবর্তনগুলি শুধুমাত্র ফেনোটাইপে ছোট পরিবর্তন ঘটাতে পারে। এটিকে অনুসন্ধান এবং সমস্যা স্থানের মধ্যে সম্পর্কের অবস্থানও বলা হয়। ক্রোমোজোমকে এমনভাবে ডিজাইন করা যাতে এটি অনুসন্ধানের জায়গায় নিষিদ্ধ অঞ্চলগুলিকে সম্পূর্ণ বা যতটা সম্ভব বাদ দেয়। যদিও প্রথম প্রয়োজনীয়তা অপরিহার্য, অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহৃত ই. এ-র উপর নির্ভর করে, একজনকে সাধারণত যতদূর সম্ভব অবশিষ্ট প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে সন্তুষ্ট হতে হয়। তবে, এটি লক্ষ করা উচিত যে বিবর্তনীয় অনুসন্ধান সমর্থিত এবং সম্ভবত যতটা সম্ভব সম্পূর্ণতার দ্বারা যথেষ্ট ত্বরান্বিত হয়। বাইনারি কোডিং-এর জন্য ক্রোমোজোম ক্রোমোজোমের উদাহরণ তাদের ধ্রুপদী আকারে, জিএগুলি বিট স্ট্রিং ব্যবহার করে এবং তাদের উপর অনুকূল করার জন্য সিদ্ধান্তের চলকগুলির মানচিত্র তৈরি করে। মান পরিসীমা সহ একটি বুলিয়ান এবং তিনটি পূর্ণসংখ্যার সিদ্ধান্তের চলকের জন্য একটি উদাহরণ, এবং এটি ব্যাখ্যা করতে পারেঃ লক্ষ্য করুন যে এখানে ঋণাত্মক সংখ্যাটি দুইটির পরিপূরকে দেওয়া হয়েছে। এই সোজা সামনের উপস্থাপনাটি এর তিনটি মান উপস্থাপন করতে পাঁচটি বিট ব্যবহার করে, যদিও দুটি বিট যথেষ্ট হবে। এটি একটি উল্লেখযোগ্য অপ্রয়োজনীয়তা। একটি উন্নত বিকল্প, যেখানে জিনোটাইপ-ফেনোটাইপ ম্যাপিংয়ের জন্য 28 যোগ করা হবে, এটি দেখতে এইরকম হতে পারেঃ সহ। বাস্তব-মূল্যবান বা পূর্ণসংখ্যা জিন সহ ক্রোমোজোম বাস্তব-মূল্যবান বা মিশ্র-পূর্ণসংখ্যা সিদ্ধান্তের চলক সহ কাজগুলির প্রক্রিয়াকরণের জন্য, বিবর্তন কৌশল বা বাস্তব-কোডেড জিএ-র মতো ইএগুলি উপযুক্ত। মিশ্র-পূর্ণসংখ্যার মানগুলির ক্ষেত্রে, প্রায়শই বৃত্তাকার ব্যবহার করা হয়, তবে এটি অপ্রয়োজনীয়তার প্রয়োজনীয়তার কিছু লঙ্ঘনের প্রতিনিধিত্ব করে। যদি প্রকৃত মানগুলির প্রয়োজনীয় সুনির্দিষ্টতা যুক্তিসঙ্গতভাবে সংকুচিত করা যায়, তবে পূর্ণসংখ্যা-কোডেড জিএ ব্যবহার করে এই লঙ্ঘনের প্রতিকার করা যেতে পারে। এই উদ্দেশ্যে, বাস্তব মানগুলির বৈধ সংখ্যাগুলি একটি উপযুক্ত গুণক দিয়ে গুণ করে পূর্ণসংখ্যায় ম্যাপ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, 12.380 কে 1000 দিয়ে গুণ করলে তা পূর্ণসংখ্যা 12380 হয়ে যায়। মূল্যায়ন এবং ফলাফল উপস্থাপনের জন্য জিনোটাইপ-ফেনোটাইপ ম্যাপিংয়ে এটি অবশ্যই বিবেচনায় নিতে হবে। একটি সাধারণ রূপ হল একটি ক্রোমোজোম যা একটি তালিকা বা পূর্ণসংখ্যা বা বাস্তব মানগুলির একটি অ্যারে নিয়ে গঠিত। ক্রমবর্ধমান সমন্বিত সমস্যার জন্য ক্রোমোজোমগুলি মূলত প্রাথমিক আইটেমগুলির একটি সেটের সর্বোত্তম ক্রম খুঁজে বের করার সাথে সম্পর্কিত। উদাহরণস্বরূপ, ভ্রমণকারী বিক্রেতার সমস্যাটি বিবেচনা করুন যিনি স্বল্পতম সম্ভাব্য সফরে ঠিক একবার নির্দিষ্ট সংখ্যক শহরে যেতে চান। একটি ক্রোমোজোমের উপর সবচেয়ে সহজ এবং সুস্পষ্ট ম্যাপিং হল ধারাবাহিকভাবে শহরগুলিকে সংখ্যা দেওয়া, ফলস্বরূপ ক্রমবিন্যাস হিসাবে একটি ক্রমকে ব্যাখ্যা করা এবং এটি সরাসরি একটি ক্রোমোসোমে সংরক্ষণ করা, যেখানে একটি জিন একটি শহরের ক্রমিক সংখ্যার সাথে মিলে যায়। তারপরে, তবে, বৈচিত্র্য অপারেটররা কেবল জিন ক্রম পরিবর্তন করতে পারে এবং কোনও জিন অপসারণ বা প্রতিলিপি করতে পারে না। ক্রোমোজোম এইভাবে শহরগুলিতে সম্ভাব্য ভ্রমণের পথ ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, নয়টি শহরের ক্রম কাজ করতে পারে, যার সাথে নিম্নলিখিত ক্রোমোজোমগুলি মিলে যায়ঃ এই এনকোডিং ছাড়াও প্রায়শই পাথ উপস্থাপনা বলা হয়, একটি বিন্যাস প্রতিনিধিত্ব করার আরও বেশ কয়েকটি উপায় রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ অর্ডিনাল উপস্থাপনা বা ম্যাট্রিক্স উপস্থাপনা। সহ-বিবর্তনের জন্য ক্রোমোজোম যখন কোনও জিনগত উপস্থাপনায়, সিদ্ধান্তের চলক ছাড়াও, অতিরিক্ত তথ্য থাকে যা বিবর্তনকে প্রভাবিত করে এবং/অথবা জিনোটাইপের ম্যাপিংকে ফেনোটাইপে প্রভাবিত করে এবং নিজেই বিবর্তনের বিষয় হয়, তখন এটিকে সহ-বিবর্তন হিসাবে উল্লেখ করা হয়। একটি সাধারণ উদাহরণ হল বিবর্তন কৌশল (ই. এস), যা প্রতিটি ক্রোমোজোমের কৌশলগত পরামিতি হিসাবে এক বা একাধিক মিউটেশন ধাপের আকার অন্তর্ভুক্ত করে। আরেকটি উদাহরণ হল একটি অতিরিক্ত জিন যা একটি সময়সূচীর কাজে সম্পদ বরাদ্দের জন্য অনুসন্ধানমূলক নির্বাচন নিয়ন্ত্রণ করে। এই পদ্ধতিটি এই ধারণার উপর ভিত্তি করে যে ভাল সমাধানগুলি কৌশলগত পরামিতিগুলির একটি উপযুক্ত নির্বাচন বা নিয়ন্ত্রণ জিন (গুলি)-এর উপর ভিত্তি করে যা জিনোটাইপ-ফেনোটাইপ ম্যাপিংকে প্রভাবিত করে। ই. এস-এর সাফল্য এই অনুমানের প্রমাণ দেয়। জটিল উপস্থাপনার জন্য ক্রোমোজোম উপরে উপস্থাপিত ক্রোমোজোমগুলি অবিচ্ছিন্ন, মিশ্র-পূর্ণসংখ্যা, বিশুদ্ধ-পূর্ণসংখ্যা বা সমন্বিত অপ্টিমাইজেশনের প্রক্রিয়াকরণ কাজের জন্য উপযুক্ত। অন্যদিকে, এই অপ্টিমাইজেশান ক্ষেত্রগুলির সংমিশ্রণের জন্য, কাজের উপর নির্ভর করে তাদের মানগুলির সহজ স্ট্রিংয়ে ম্যাপ করা ক্রমশ কঠিন হয়ে পড়ে। এই উদ্দেশ্যে ই. এ. জি. এল. ই. এ. এম (জেনারেল লার্নিং ইভোলিউশনারি অ্যালগরিদম অ্যান্ড মেথড) দ্বারা জিন ধারণার নিম্নলিখিত সম্প্রসারণ প্রস্তাব করা হয়েছেঃ একটি জিনকে ফেনোটাইপের একটি উপাদান বা প্রাথমিক বৈশিষ্ট্যের বর্ণনা হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যার একাধিক পরামিতি থাকতে পারে। এই উদ্দেশ্যে, জিনের প্রকারগুলি সংজ্ঞায়িত করা হয় যা ফেনোটাইপের নির্দিষ্ট উপাদানটি বর্ণনা করার জন্য প্রয়োজনীয় উপযুক্ত ডেটা প্রকারের অনেকগুলি পরামিতি ধারণ করে। একটি ক্রোমোজোম এখন জিন প্রকারের তথ্য বস্তু হিসাবে জিন নিয়ে গঠিত, যার মাধ্যমে, প্রয়োগের উপর নির্ভর করে, প্রতিটি জিন প্রকার জিন হিসাবে ঠিক একবার ঘটে বা ক্রোমোজোমের মধ্যে যে কোনও সংখ্যক বার অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে। পরেরটি গতিশীল দৈর্ঘ্যের ক্রোমোজোমের দিকে পরিচালিত করে, কারণ এগুলি কিছু সমস্যার জন্য প্রয়োজনীয়। জিন প্রকারের সংজ্ঞাগুলিতে জিন পরামিতিগুলির অনুমোদিত মান পরিসীমা সম্পর্কেও তথ্য থাকে, যা ক্রোমোজোম উৎপাদনের সময় এবং সংশ্লিষ্ট মিউটেশন দ্বারা পর্যবেক্ষণ করা হয়, তাই এগুলি মারাত্মক মিউটেশনের দিকে নিয়ে যেতে পারে না। একটি সমন্বিত অংশের কাজের জন্য, উপযুক্ত জেনেটিক অপারেটর রয়েছে যা সামগ্রিকভাবে জিনগুলিকে সরাতে বা প্রতিস্থাপন করতে পারে, অর্থাৎ। তাদের পরামিতিগুলির সাথে। একটি সময় নির্ধারণের কাজ একটি দৃষ্টান্ত হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যেখানে কর্মপ্রবাহগুলি নির্ধারিত করতে হয় যার জন্য বিভিন্ন সংখ্যক বৈচিত্র্যময় সম্পদ প্রয়োজন। একটি ওয়ার্কফ্লো নির্দিষ্ট করে যে কোন কাজের ধাপগুলি সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে এবং কোনগুলি একের পর এক কার্যকর করতে হবে। এই প্রসঙ্গে, বৈচিত্র্যময় সম্পদ মানে বিভিন্ন প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা ছাড়াও বিভিন্ন ব্যয়ে বিভিন্ন প্রক্রিয়াকরণের সময়। প্রতিটি সময়সূচী ক্রিয়াকলাপের জন্য এক বা একাধিক পরামিতি প্রয়োজন যা সম্পদ নির্বাচন নির্ধারণ করে, যেখানে পরামিতিগুলির মান পরিসীমা প্রতিটি কাজের পদক্ষেপের জন্য উপলব্ধ বিকল্প সংস্থানগুলির সংখ্যার উপর নির্ভর করে। একটি উপযুক্ত ক্রোমোজোম প্রতি কাজের ধাপে একটি জিন প্রকার সরবরাহ করে এবং এই ক্ষেত্রে একটি সংশ্লিষ্ট জিন, যার প্রতিটি প্রয়োজনীয় সম্পদের জন্য একটি পরামিতি রয়েছে। জিনের ক্রম সময়সূচী ক্রিয়াকলাপের ক্রম নির্ধারণ করে এবং তাই, বরাদ্দ দ্বন্দ্বের ক্ষেত্রে অগ্রাধিকার নির্ধারণ করে। দুটি সম্পদ সহ কাজের ধাপ 15-এর জিন ধরনের দৃষ্টান্তমূলক সংজ্ঞা, যার জন্য যথাক্রমে চারটি এবং সাতটি বিকল্প রয়েছে, তারপর বাম ছবিতে যেমন দেখানো হয়েছে তেমন দেখাবে। যেহেতু পরামিতিগুলি সংশ্লিষ্ট কাজের ধাপের জন্য উপলব্ধ সংস্থানগুলির তালিকায় সূচকগুলি উপস্থাপন করে, তাই তাদের মান পরিসীমা 0 থেকে শুরু হয়। সঠিক চিত্রটি তালিকা উপস্থাপনায় জিন প্রকারের অন্তর্গত একটি ক্রোমোজোমের তিনটি জিনের উদাহরণ দেখায়। গাছের প্রতিনিধিত্বের জন্য ক্রোমোজোম একটি ক্রোমোসোমে গাছের উপস্থাপনা জেনেটিক প্রোগ্রামিং দ্বারা ব্যবহৃত হয়, যা কম্পিউটার প্রোগ্রাম বা সার্কিট তৈরির জন্য একটি ইএ প্রকার। গাছগুলি একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম অনুবাদ করার সময় অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনা হিসাবে একটি সংকলক দ্বারা উত্পন্ন বাক্য গঠন গাছের সাথে মিলে যায়। সংলগ্ন চিত্রটি একটি উদাহরণ হিসাবে একটি গাণিতিক অভিব্যক্তিটির সিনট্যাক্স ট্রি দেখায়। মিউটেশন অপারেটররা উপস্থাপিত বাক্য গঠন কাঠামোর উপর নির্ভর করে সাবট্রিগুলি পুনর্বিন্যাস, পরিবর্তন বা মুছে ফেলতে পারে। উপযুক্ত সাবট্রি বিনিময় করে পুনর্মিলন করা হয়। গ্রন্থপঞ্জি থমাস ব্যাক (1996): তত্ত্ব ও অনুশীলনে বিবর্তনমূলক অ্যালগরিদমঃ বিবর্তন কৌশল, বিবর্তনমূলক প্রোগ্রামিং, জেনেটিক অ্যালগরিদম, অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়। প্রেস করুন। ওল্ফগ্যাং বানঝাফ, পি. নর্ডিন, আর. কেলার, এফ. ফ্রাঙ্কোন (1998): জেনেটিক প্রোগ্রামিং-অ্যান ইন্ট্রোডাকশন, মরগান কাউফম্যান, সান ফ্রান্সিসকো। কেনেথ এ. ডি জং (2006): বিবর্তনীয় গণনাঃ একটি ঐক্যবদ্ধ পন্থা। এম. আই. টি প্রেস, কেমব্রিজ, এম. এ। মেলানি মিচেল (1996): অ্যান ইন্ট্রোডাকশন টু জেনেটিক অ্যালগরিদম। এম. আই. টি প্রেস, কেমব্রিজ এম. এ। হ্যান্স-পল শোয়েফেল (1995): বিবর্তন এবং সর্বোত্তম সন্ধান। উইলি অ্যান্ড সন্স, নিউ ইয়র্ক। রেফারেন্স বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম জেনেটিক অ্যালগরিদম