জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সমাধান করা কিছু বাস্তব সমস্যাগুলি কী কী? সমস্যাটা কি? এই সমস্যা সমাধানের জন্য ফিটনেস পরীক্ষাটি কী ব্যবহৃত হয়?
জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সমাধান করা কিছু বাস্তব সমস্যাগুলি কী কী? সমস্যাটা কি? এই সমস্যা সমাধানের জন্য ফিটনেস পরীক্ষাটি কী ব্যবহৃত হয়?
উত্তর:
রিলেশনাল ডাটাবেসে অপ্টিমাইজার। উদাহরণগুলি পোস্টগ্রিজ এসকিউএল এবং এইচ 2 ; অন্যান্য ডেটাবেস সম্ভবত জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। সমস্যাটি হ'ল: সেরা ক্যোয়ারী প্ল্যান নির্বাচন করা (সর্বনিম্ন ব্যয় সহ একটি) এনপি-হার্ড। ফিটনেস পরীক্ষাটি আনুমানিক ব্যয়।
লামার্কীয় জেনেটিক আলগোরিদিম সম্ভাব্য নতুন ওষুধগুলোর যৌগ যা একটি নির্দিষ্ট রিসেপটর সঙ্গে বাঁধে করতে পর্দায় chemoinformatics ব্যবহার করা হয়।
গুণগত সমস্যাটি হ'ল প্রার্থীদের জন্য সঠিকভাবে একটি রাসায়নিক ডাটাবেসের মাধ্যমে অনুসন্ধান করা (সঠিকভাবে রিসিপ্টরযুক্ত অণুর সম্ভাব্য ওরিয়েন্টেশনগুলিকে আঁকিয়ে তুলতে পারে), এবং এটি একটি গঠনমূলক অনুসন্ধানের সাথে সংমিশ্রণ করা (অর্থাত্, যেটি অণুর সম্ভাব্য ঘোরানো টর্জনগুলি বিবেচনা করে) , যা দৃ strongly়ভাবে প্রতিক্রিয়া প্রভাবিত করতে পারে )।
পূর্বে, ওরিয়েন্টেশন অনুসন্ধান বা কনফর্মেশন অনুসন্ধান করা সম্ভব হয়েছিল, তবে উভয়ই নয়। এলজিএ কম্পিউটারের গতিরোধের সুবিধা নেয় এবং স্থানীয় অনুসন্ধানের সাথে জিনগত অ্যালগরিদমের গ্লোবাল অনুসন্ধানের সংমিশ্রণ করে।
নাসা অ্যান্টেনা ডিজাইনের জন্য একটি জেনেটিক অ্যালগরিদম তৈরি করেছিলেন ।
ফিটনেস পরীক্ষাটি নিম্নরূপ:
অ্যান্টেনা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ফিটনেস ফাংশন হ'ল ভোল্টেজ স্ট্যান্ডিং ওয়েভ রেশিও (ভিএসডাব্লুআর) এর একটি ফাংশন এবং সংক্রমণে মান অর্জন এবং ফ্রিকোয়েন্সি গ্রহণ করে। ভিএসডাব্লুআর হ'ল প্রতিফলিত-তরঙ্গ হস্তক্ষেপের পরিমাণ নির্ধারণের একটি উপায়, এবং এইভাবে জংশনে প্রতিবন্ধকতার পরিমাণের মিল নেই। ভিএসডাব্লুআর হ'ল সংক্রমণ লাইনের সাথে সংকেত খামে সর্বাধিক ভোল্টেজ এবং সর্বনিম্ন ভোল্টেজের মধ্যে অনুপাত।
এগুলি প্রায়শই অর্থায়নে ব্যবহৃত হয়, বিশেষত পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান সমস্যার জন্য। এই বিষয়টিতে অনেকগুলি কাগজপত্র রয়েছে তবে উদাহরণস্বরূপ পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশনে জেনেটিক অ্যালগরিদম দেখুন ।
আমি উত্পাদন এবং শিক্ষার সময়সূচী সমস্যাগুলি সমাধান করতে জিএ ব্যবহার করেছি। প্রথম ক্ষেত্রে ফিটনেস ফাংশনটি ছিল নির্দিষ্ট সময়সীমে অনুরোধ করা আইটেমগুলির মধ্যে কতটা উত্পাদন করা হয়েছিল, যখন দ্বিতীয় ক্ষেত্রে ফিটনেস দ্বন্দ্বের সাথে সময়োপযোগী শুল্কের ভিত্তিতে ছিল।
আপনি যদি অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আগ্রহী হন, এখানে সিটিসেরেক্সে 20K + কাগজপত্রের লিঙ্ক
আমি প্রতিরোধ করতে পারি না তবে রজার আলসিংয়ের কাজটি উল্লেখ করতে পারি:
http://rogeralsing.com/2008/12/07/genetic-programming-evolution-of-mona-lisa/
মাত্র 50 টি অর্ধ-স্বচ্ছ ত্রিভুজ ব্যবহার করে মোনা লিসার চিত্র উপস্থাপন করুন ।
অ্যান্টেনার নকশা ইতিমধ্যে উল্লেখ করা হয়েছে, এবং এটি একটি অত্যন্ত সমৃদ্ধ ডোমেন। (এটি খুব সরাসরি, বৈদ্যুতিন ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে কম্পিউটার বিজ্ঞানে (90 এর দশকের শেষের দিকে) এবং বিশেষত জৈব-অনুপ্রাণিত গণনা এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় (গত পাঁচ বছরে বা তার জন্য) আমার গতি কী শুরু করেছিল?)
একই শিরাতে, আমি অ্যান্টেনার অ্যারে অপ্টিমাইজেশন যুক্ত করব , বিশেষত পর্যায়যুক্ত অ্যারে অপ্টিমাইজেশনের জন্য যা এন্টেনা ডিজাইনের সমস্ত মাথাব্যথা। ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ডিভাইস ডিজাইনের পুরো ক্ষেত্রে সুযোগ রয়েছে: সত্যই: অ্যান্টেনা, অ্যান্টেনার অ্যারে, মাইক্রোওয়েভ ফিল্টারস, অপটিক্যাল গ্র্যাচিংস, মেটামেটেরিয়াল ডিভাইস ডিজাইন, আমার মাথার উপরের সমস্ত অংশ। জেটেটিক অ্যালগরিদম দ্বারা নির্ধারিত জরিপটি ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক অপটিমাইজেশন এবং আরও সাম্প্রতিক জরিপটি ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিকসে জেনেটিক অ্যালগরিদম । (সত্যই আমার দ্বিতীয়টি কেনা উচিত।
আমি অ ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক সার্কিট ডিজাইনের পাশাপাশি অনেকগুলি ভাল কাগজপত্র দেখেছি: জিএগুলি প্রতিযোগিতামূলক অপ-এম্প বা অন্যান্য সংহত সার্কিট ডিজাইন নিয়ে আসে, জিএএস "এফপিজিএগুলিতে এনালগ অপূর্ণতার সুযোগ নিতে যেমন এনালগ ফাংশনগুলি প্রয়োগ করে ঘড়ি ইত্যাদি। এমনকি বোবা, বিচ্ছিন্ন উপাদান ফিল্টার ডিজাইনও জিএগুলির জন্য লক্ষ্য হতে পারে: আমি এমন একটি দেখেছি যা থেকে কিউ-ফ্যাক্টর, সহনশীলতা, পৃথক মান এবং সোল্ডারিং পরজীবী মডেলগুলির থেকে ভাল, উত্পাদনযোগ্য ফিল্টারগুলি পাওয়া যায় আপনার হাতে অংশ আছে।
এগুলি প্রায়শই জেনেটিক অপারেটরদের দৃষ্টান্তের সাথে ফিট করার জন্য কিছু উপন্যাস (আমার কাছে যাই হোক না কেন) সার্কিট উপস্থাপনা জড়িত করে পাশাপাশি পরিবর্তনশীল আকারের ক্রোমোসোমগুলিকে জড়িত।
ফিটনেস ফাংশন হিসাবে উত্পন্ন শারীরিক শক্তির তরল ডায়নামিক্স সিমুলেশন ব্যবহার করে বায়ু টারবাইন ব্লেড ডিজাইনগুলি বিকশিত করতে জিএ ব্যবহার করার বিষয়ে সম্প্রতি একটি প্রশ্ন ছিল [[1]
এই ভিডিওটিতে ভিএডাব্লুটি উইন্ডো টারবাইন ব্লেডগুলি বিকাশের জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদমের ব্যবহার দেখানো হয়েছে। ফলস্বরূপ ব্লেডগুলির মধ্যে একটি বেশ আলাদা এবং এটি ভাল অনুকরণ করে বলে মনে হচ্ছে। ব্রিডিং সফ্টওয়্যারটি পার্ল, ডিসপ্লে সফটওয়্যার জাভাতে লেখা ছিল এবং সিএফডি সফ্টওয়্যারটি ওপেনফোন ছিল। 672 টিরও বেশি সিপিইউ ঘন্টা এই ভিডিওটি তৈরিতে গেছে। দ্রষ্টব্য: আমি তখন থেকে আবিষ্কার করেছি যে আমি এই পরীক্ষায় বাতাসের জন্য ভুল সান্দ্রতা ব্যবহার করেছি, সুতরাং ফলাফল পৃথিবীতে ব্যবহারের জন্য বৈধ নয়। (সম্ভবত বৃহস্পতি।)
[1] "sjh7132" দ্বারা ইউটিউবে "বিকশিত উইন্ড টারবাইন ব্লেড "। টিসিএসের দ্বারা / দ্বারা উদ্ধৃত প্রশ্ন: উইন্ড মিল টারবাইন ব্লেডগুলি আরও কার্যকর করার জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি কতটা ব্যবহার করা সম্ভব?
ওয়াইন শ্রেণিবিন্যাসের জন্য জিএ ব্যবহার করার বিষয়ে কিছু গবেষণা রয়েছে। এটি বিভিন্ন ধরণের ওয়াইন এবং উত্পাদনের স্থানটিকে সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ করে ("উত্স বর্ণবাদ") [[1] এটি কৃষি ব্যবস্থাগুলিতে জিএ ব্যবহারের একটি উপসেট যাগুলির অনেকগুলি প্রয়োগ রয়েছে। [2]
[1] এনএইচবেলট্রান এট আল দ্বারা উদাহরণ হিসাবে চিলিয়ান ওয়াইন ক্রোমাটোগ্রামগুলি ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন অ্যালগরিদমগুলি
[২] বোলবোয়া এট আল দ্বারা কৃষি সিস্টেমের জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদমে স্টেট অফ আর্ট অফ আর্ট Art
এরোস্পেস ক্ষেত্রে ফ্লাইট নিয়ন্ত্রণের জন্য জিএ ব্যবহারের জন্য অনেকগুলি কাগজপত্র রয়েছে। এর মধ্যে অনেকগুলি আইইইই এক্সপ্লোরার দ্বারা প্রকাশিত বা সন্ধানযোগ্য । ফিটনেস ফাংশনটি সাধারণত পরিমাপ করে যে কতটা কার্যকর / কার্যকরভাবে অ্যালগরিদম ফ্লাইটটি নিয়ন্ত্রণ করে।
[1] ফ্যান্টিনুটো এট আল দ্বারা জিনগত অ্যালগরিদমের সাথে ফ্লাইট কন্ট্রোল সিস্টেম ডিজাইন এবং অপ্টিমাইজেশন
[২] হাইপারসোনিক ফ্লাইট নিয়ন্ত্রণে জেনেটিক অ্যালগরিদমের প্রয়োগ। অস্টিন, জ্যাকবস
[3] জেনেটিক অ্যালগরিদম ভিত্তিক অভিযোজিত নিয়ন্ত্রণ অ্যালগরিদম, জিয়াওরু ওয়াং ব্যবহার করে এফ -16 ফ্লাইট পৃষ্ঠতল নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার মাল্টি-কোর বাস্তবায়ন
[৪] হাইপারসোনিক যানবাহনের জন্য জিনগত অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে ফিজি লজিক নিয়ন্ত্রণ। ওয়াং জিয়ান দ্বারা
জিএএসগুলির একটি উল্লেখযোগ্য, এমনকি অসাধারণ বা দৃষ্টান্ত বদলানো ব্যবহার, পরবর্তী জরিপগুলিতে অত্যন্ত উদ্ধৃত, একটি ভিডিও গেম "সমস্যা" সমাধান করার জন্য কোজা দ্বারা পরিচালিত হয়েছিল - নীতি প্রমাণের জন্য প্যাক ম্যান, তবে ধারণাটি সম্ভবত প্রায় প্রয়োগ করা যেতে পারে কোনও ভিডিও গেম, এবং ফলাফল অবশ্যই তুচ্ছ বা "খেলনা" থেকে অনেক দূরে।
এটি হ'ল, তিনি এমন অ্যালগরিদমগুলি বিকশিত করেছিলেন যা সময় বাড়ানোর জন্য গেম খেলে জিততে বাস্তব আচরণ বাস্তবায়িত করে । ফলাফল অপেশাদার বা এমনকি উন্নত মানব খেলোয়াড়দের পারফরম্যান্সের স্তরে রয়েছে । ফিটনেস ফাংশনটি হয় হয় অ্যালগোরিদম দ্বারা পয়েন্ট করা বা খেলে যাওয়া সময়ের দৈর্ঘ্য (পরবর্তীকালে সম্ভবত স্কোর পয়েন্ট ছাড়াই বেঁচে থাকা অ্যালগরিদমগুলি বিকশিত হবে, যেমন গেমের অস্টেরয়েডসের "শিকার" স্পেসশিপগুলির ক্লাসিক কেস)। আচরণটি আদিম কৌশলগুলির সংমিশ্রণকে উপস্থাপন করে "আদিম" (উদাহরণস্বরূপ ইন্দ্রিয় দানব / মোড় দ্বারা কাজ ইত্যাদি) এবং গাছগুলি implemented
[১] বিবর্তিত বিবিধ মিস। প্যাক-ম্যান প্লেিং এজেন্টরা জেনেটিক প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে আতিফ এম। আলহেজালি এবং সাইমন এম লুਕਾਸ
[২] প্যাক-ম্যান খেলতে শেখা: গ্যালা’র এবং রায়ান একটি বিবর্তনীয়, বিধি-ভিত্তিক পদ্ধতি
[]] নিম্ন-জটিলতার নিয়ম-ভিত্তিক নীতিগুলি ব্যবহার করে খেলতে শেখা: ম্যাসা । প্যাক-ম্যানের মাধ্যমে ইস্তভান জাজিটা আন্দ্রেস ল ~ আরিনক্জের মাধ্যমে চিত্র
বার্ষিক GECCO সম্মেলন (বিবর্তনীয় গণনা গবেষণার জন্য প্রিমিয়ার ভেন্যু প্রায়) একটি `রিয়েল ওয়ার্ল্ড অ্যাপ্লিকেশন 'ট্র্যাক রয়েছে।
আরও দেখুন এই সাম্প্রতিক উপস্থাপনা: