الحلقة 5 والأخيرة: Memetic Algorithm Applications تطبيقات الخوارزمية

facebook-groupالسلام عليكم ورحمة الله وبركاته

هذه الحلقة الاخيرة من سلسلة خوارزمية memetic algorithm, وسنختمها بالحديث عن تطبيقات الخوارزمية

تطبيقات خوارزمية MA

سنتحدث ضمن هذه الحلقة عن لمحة عامة عن جزء من تطبيقات خوارزمية MA.

يجدر بنا التنبيه الى ان هذه اللمحة عن التطبيقات, هي ابعد ما تكون عن الشمولية, حيث يجري باستمرار تطوير تطبيقات جديدة لهذه الخوارزمية.

وانما هدفنا من ذكر بعض التطبيقات, هو توضيح الاثر العملي لهذه الخوارزمية.

التطبيقات

  • NP-hard Combinatorial Optimization problems
    تشكل مسائل الامثلة التقليدية من رتبة NP-hard التطبيق الاشهر والامثل لخوارزمية memetic algorithm.
    حيث حصدت الخوارزمية  رصيد نجاح كبير في حل هذا النوع من المسائل .
    من الامثلة على مسائل الامثلة من رتبة np-hard مايلي:

    1. graph partitioning
    2. Max independent set
    3. Bin-Packing
    4. Min Graph coloring
    5. Set covering
    6. Min generalized assignment
    7. Multidimensional Knapsack
    8. Set Partitioning
    9. Min Travelling Salesman Problem
  • مسائل الجدولة Scheduling Problems
    بلا شكل, تعتبر مسائل الجدولة scheduling problems من اهم تطبيقات خوارزمية MA وذلك بسبب تطبيقاتها العملية. لذلك تستحق ان نذكرها على حدا ضمن تعداد مستقل, بالرغم بأنه كان من الممكن تصنيفها ضمن المسائل من رتبة NP-hard.
    تم استخدام خوارزمية MA لتعالج طيف واسع من مسائل الجدولة. بإمكاننا ان نذكر جزء منها:

    1. Maintenance scheduling جدولة الصيانة
    2. Open shop scheduling
    3. Flowshop scheduling
    4. Total tardiness single machine scheduling
    5. Single machine scheduling with setup-times and due-dates
    6. Parallel machine scheduling الجدولة المتوازية للآلات
    7. Project scheduling جدولة المشاريع
    8. Warehouse scheduling
    9. Production planning التخطيط للانتاج
    10. Timetableing جدولة البرنامج – الاسبوعي على سبيل المثال.
    11. Rostering
    12. Sport games scheduling جدولة الالعاب الرياضية
  • الروبوتيك وتعلم الآلة Machine Learning and Robotics
    يعتبر كل من مجالي الروبوتيك وتعلم الآلة بمثابة مجالين متقاربين, ويعزى ذلك الى أن المهام المختلفة الي ينطوي عليها التحكم بالروبوتات, يتم تحقيقها عادة باستخدام شبكات الذكاء الصناعي NN او/ مع نظم التصنيف classifier systems.
    استخدمت خوارزميات MAs بكلا الحقلين, ويشار اليها عادة باسم “genetic hybrids”.
    فيما يلي سنورد امثلة على استخدامات خوارزميات MAs هذا المجال

    1. neural network training تدريب الشبكات العصبونية
    2. pattern recognition التعرف على النماذج
    3. pattern classification تصنيف النماذج
    4. Analysis of time series تحليل السلاسل الزمنية
      وفي مجال تطبيقاتها في عالم الروبوتيك, سنورد بعض الامثلة:
    5. reactive rulebase learning in mobile agents
    6. path planning تخطيط المسار
    7. manipulator motion planning
    8. time optimal control
  • الكهرطيسية, الالكترونيات والهندسة Engineering, Electronics and Electromagnetics
    كذلك تم استخدام هذه الخوارزمية في كل من حقلي الهندسة والالكترونيات.
    على سبيل المثال, بالنسبة لمسائل الهندسة, فقد تم العمل في هذه المجالات:

    1. Structure optimization امثلة وتحسين الهيكل
    2. System modeling نمذجة النظام
    3. Fracture mechanics مكيانيكا الكسور
    4. Aeronautic design تصميم الطيران
    5. Trim loss minimization
    6. Traffic control
    7. Power planning تخطيط الطاقة
    8. Calibration of combustion engines معايرة محركات الاحتراق
    9. Process control
      اما بالنسبة للتطبيقات في كل من مجالي الكهرطيسية والالكترونات, فسنورد الامثلة التالي:

      1. Semiconductor manufacturing تصنيع انصاف النواقل
      2. Circuit design تصميم الدارة
      3. Circuit partitioning تقسيم الدارة
      4. Computer aided design التصميم بمساعدة الحاسوب
      5. Multilayered periodic strip grating
      6. Analogue network synthesis
      7. Service restoration
      8. Optical coating design
      9. Microwave imaging
  • مسائل الامثلة الجزيئية Molecular Optimization Problems
    لقد اخترنا هذا التصنيف الخاص من المسائل الحسابية, التي تتضمن مسائل امثلة غير خطية, لمساعدة القارئ على تحديد التوجه العام لهذا النوع من التطبيقات.
    لسوء الحظ, فإن تطبيقات الخوارزمية في هذا المجال, كان يشار اليها ايضا باسم اخر, الا وهو ‘genetic’, بالرغم من كون الخوارزميات المطبقة قريبة جدا من روح وطبيعة خوارزمية MA.
    تعتبر حاليا تطبيقات خوارزمية MA بهذا المجال ناشطة بشكل كبير, ويتم هندسة العديد منها في هذا المجال بشكل مستمر.
    سنذكر من هذه التطبيقات:

    1. Clustering gene-expression profile
    2. Interring phylogenetic trees
  • المزيد من التطبيقات الاخرى other applications
    بالاضافة الى التطبيقات التي تم ذكرها سابقا, فقد تم استخدام خوارزمية MA في العديد من التطبيقات الاخرى, على سبيل الذكر لا الحصر سنذكر عددا منها:

    1. Medicine الطب
    2. Economics الاقتصاد
    3. Oceanography علم المحيطات
    4. Mathematics الرياضيات
    5. Imaging science and speech processing معالجة الصور ومعالجة الكلام

 

التوجهات المستقبلية للخوارزمية

نعتقد بإن خوارزمية MA لها مجال واسع جدا للتطوير ولتخديمها في تطبيقات عديدة.

يعود سبب هذا الاعتقاد لعدة اسباب اهمها تحقيق خوارزمية MA سجل عظيم بسبب تطبيقها الفعال على عدة مسائل, واظهارها نتائج جيدة

كما ان هنالك المزيد من التطبيقات لهذه الخوارزمية التي يجري العمل عليها ودراسته

وما ذكرناه من تطبيقات في هذه الحلقة ماهو الا غيض من فيض

——————-

وبهذا المخلص عن تطبيقات خوارزمية MA ننهي هذه السلسلة عن خوارزمية رائجة من خوارزميات الذكاء الصناعي
ارجو ان تكون هذه السلسلة قد حققت الهدف المرجو منها بتسليط الضوء وتقديم شرح بسيط عن هذه الخوارزمية الضخمة

والى اللقاء في سلسلة جديدة من خوارزميات الذكاء الصناعي

في حال كنتم ترجحون ان نعجل بطرح خوارزمية دون اخرى, لا تترددوا في مراسلتنا

أما الآن فاستودعكم الله والسلام عليكم ورحمة الله وبركاته.

مع تحيات

م. نور الصباحي

 

فهرس سلسلة Memetic Algorithm

  1. الحلقة الاولى – مقدمة عن خوارزمية Memetic Algorithm MA
  2. الحلقة الثانية – خوارزمية Memetic Algorithm MA
  3. الحلقة الثالثة – استراتيجية خوارزمية Memetic Algorithm
  4. الحلقة الرابعة – تصميم خوارزمية Memetic Algorithm
  5. الحلقة الخامسة والاخيرة – تطبيقات خوارزمية Memetic Algorithm

 

 الترجمة  المصطلح
الخوارزميات التطورية Evolutionary algorithms – EA
الامثلة Optimization
البحث Search
محاكاة التلدين Simulated annealing – SA
التجريبيات metaheuristics
التطور الثقافي cultural evolution
جينات genes
ميم meme
طرائق الحساب التطورية evolutionary  computation (EC) methods
خوارزميات التقريب approximation algorithms
تقنيات البحث المحلي local search techniques
خوارزميات ميماتيك Memetic algorithms – MAs
تجمع Population
فرد ضمن التجمع Individual – agent
الاختيار selection
مرحلة الاستبدال replacement stage
تابع الملائمة Fitness function
التصالب احادي النقطة Single point crossover
التصالب crossover
عامل اعادة تركيب recombination operator
اعادة تركيب او دمج recombination
الصفات features
عتبة threshold
منهج احتمالي probabilistic approach
ارسال transmitting
محسنات محلية Local-improvers

References

Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes

http://www.cleveralgorithms.com/nature-inspired/physical/memetic_algorithm.html

1

A study on the use of “self-generation” in memetic algorithms
N Krasnogor, S Gustafson – Natural Computing, 2004 – Springer

2

New Optimization Techniques in Engineering  – Chapter 1 : Memetic Algorithms
http://www.lcc.uma.es/~ccottap/papers/IntroMAs.pdf

3

A Gentle Introduction to Memetic Algorithms
Pablo Moscato

Departamento de Engenharia de Sistemas,

Faculdade de Engenharia Eletrica, Universidade Estadual de Campinas,

Carlos Cotta

Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computacion,

Escuela Tecnica Superior de Ingeniera Informatica, Universidad de Malaga,

4

Handbook of Bioinspired Algorithms and Applications
Edited by Stephan Olariu & Albert Y. Zomaya

5

https://www.quora.com/Whats-the-difference-between-memetic-algorithm-and-genetic-algorithm

6
The Selfish Gene
Book by Richard Dawkins
7

 

Advertisements

, , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

  1. أضف تعليق

اترك رد

Please log in using one of these methods to post your comment:

WordPress.com Logo

أنت تعلق بإستخدام حساب WordPress.com. تسجيل خروج   / تغيير )

صورة تويتر

أنت تعلق بإستخدام حساب Twitter. تسجيل خروج   / تغيير )

Facebook photo

أنت تعلق بإستخدام حساب Facebook. تسجيل خروج   / تغيير )

Google+ photo

أنت تعلق بإستخدام حساب Google+. تسجيل خروج   / تغيير )

Connecting to %s

%d مدونون معجبون بهذه: