जेनेटिक एल्गोरिदम - अभिभावक चयन

माता-पिता का चयन माता-पिता को चुनने की प्रक्रिया है जो अगली पीढ़ी के लिए ऑफ-स्प्रिंग्स बनाने के लिए संभोग और पुनर्संयोजन करता है। माता-पिता का चयन जीए के अभिसरण दर के लिए बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि अच्छे माता-पिता व्यक्तियों को बेहतर और फिटर समाधान के लिए प्रेरित करते हैं।

हालांकि, कुछ पीढ़ियों में पूरी आबादी को संभालने से एक बेहद फिट समाधान को रोकने के लिए देखभाल की जानी चाहिए, क्योंकि यह समाधान समाधान स्थान में एक दूसरे के करीब होने के कारण होता है जिससे विविधता का नुकसान होता है। Maintaining good diversityजीए की सफलता के लिए जनसंख्या अत्यंत महत्वपूर्ण है। यह पूरी आबादी को एक बेहद फिट समाधान द्वारा लेने के रूप में जाना जाता हैpremature convergence और जीए में एक अवांछनीय स्थिति है।

फिटनेस अनुपात चयन

फिटनेस आनुपातिक चयन माता-पिता के चयन के सबसे लोकप्रिय तरीकों में से एक है। इसमें प्रत्येक व्यक्ति एक अभिभावक बन सकता है जिसमें एक संभावना है जो इसकी फिटनेस के लिए आनुपातिक है। इसलिए, फिटर व्यक्तियों के पास अगली पीढ़ी के लिए अपनी विशेषताओं को संभोग और प्रचार करने का एक उच्च मौका है। इसलिए, इस तरह की चयन रणनीति आबादी में अधिक फिट व्यक्तियों के लिए एक चयन दबाव लागू करती है, समय के साथ बेहतर व्यक्तियों को विकसित करती है।

एक गोलाकार पहिया पर विचार करें। पहिया में विभाजित हैn pies, जहां n जनसंख्या में व्यक्तियों की संख्या है। प्रत्येक व्यक्ति को सर्कल का एक हिस्सा मिलता है जो उसके फिटनेस मूल्य के आनुपातिक है।

फिटनेस आनुपातिक चयन के दो कार्यान्वयन संभव हैं -

रूले व्हील चयन

रूलेट व्हील चयन में, परिपत्र पहिया को पहले से वर्णित के अनुसार विभाजित किया गया है। दिखाए गए अनुसार पहिया की परिधि पर एक निश्चित बिंदु चुना जाता है और पहिया घुमाया जाता है। पहिया का क्षेत्र जो निश्चित बिंदु के सामने आता है, उसे माता-पिता के रूप में चुना जाता है। दूसरे माता-पिता के लिए, वही प्रक्रिया दोहराई जाती है।

यह स्पष्ट है कि एक फिटर व्यक्ति के पहिये पर अधिक पाई होती है और इसलिए पहिया घूमने पर निश्चित बिंदु के सामने उतरने की अधिक संभावना होती है। इसलिए, किसी व्यक्ति को चुनने की संभावना सीधे उसकी फिटनेस पर निर्भर करती है।

कार्यान्वयन बुद्धिमान, हम निम्नलिखित चरणों का उपयोग करते हैं -

• S = एक चालाकी का योग।

• 0 और S के बीच एक यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करें।

• जनसंख्या के शीर्ष से शुरू करके, आंशिक राशि P तक चालाकी को जोड़ते रहें, P <S तक।

• जिस व्यक्ति के लिए P, S से अधिक है, वह चयनित व्यक्ति है।

स्टोचैस्टिक यूनिवर्सल सैंपलिंग (SUS)

स्टोचैस्टिक यूनिवर्सल सैंपलिंग रूले व्हील चयन के समान है, हालांकि, केवल एक निश्चित बिंदु होने के बजाय, हमारे पास कई निश्चित बिंदु हैं जैसा कि निम्नलिखित छवि में दिखाया गया है। इसलिए, सभी माता-पिता को पहिया के सिर्फ एक स्पिन में चुना जाता है। इसके अलावा, इस तरह के एक सेटअप से अत्यधिक फिट व्यक्तियों को कम से कम एक बार चुने जाने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि फिटनेस आनुपातिक चयन विधियां उन मामलों के लिए काम नहीं करती हैं जहां फिटनेस एक नकारात्मक मूल्य ले सकता है।

टूर्नामेंट का चयन

K-Way टूर्नामेंट के चयन में, हम K व्यक्तियों को यादृच्छिक पर जनसंख्या से चुनते हैं और माता-पिता बनने के लिए इनमें से सर्वश्रेष्ठ का चयन करते हैं। अगले माता-पिता के चयन के लिए भी यही प्रक्रिया दोहराई जाती है। टूर्नामेंट चयन साहित्य में भी बेहद लोकप्रिय है क्योंकि यह नकारात्मक फिटनेस मूल्यों के साथ भी काम कर सकता है।

रैंक चयन

रैंक चयन नकारात्मक फिटनेस मूल्यों के साथ भी काम करता है और इसका उपयोग ज्यादातर तब किया जाता है जब आबादी में व्यक्तियों के पास बहुत करीब फिटनेस मूल्य होते हैं (यह आमतौर पर रन के अंत में होता है)। प्रत्येक व्यक्ति को पाई का लगभग बराबर हिस्सा मिलता है (जैसे फिटनेस आनुपातिक चयन के मामले में) जैसा कि निम्नलिखित छवि में दिखाया गया है और इसलिए प्रत्येक व्यक्ति को एक दूसरे के सापेक्ष कोई भी बात नहीं है कि एक के रूप में चयनित होने की लगभग समान संभावना है माता-पिता। यह बदले में फिटर व्यक्तियों की ओर चयन दबाव में कमी की ओर जाता है, ऐसी स्थितियों में गरीब माता-पिता चयन करने के लिए जीए बनाते हैं।

इसमें, हम माता-पिता का चयन करते समय फिटनेस मूल्य की अवधारणा को हटा देते हैं। हालाँकि, आबादी में प्रत्येक व्यक्ति को उनकी फिटनेस के अनुसार रैंक दिया गया है। माता-पिता का चयन प्रत्येक व्यक्ति की रैंक पर निर्भर करता है और फिटनेस पर नहीं। उच्च रैंक वाले व्यक्तियों को कम रैंक वाले लोगों की तुलना में अधिक पसंद किया जाता है।

क्रोमोसाम	स्वास्थ्य मूल्य	पद
ए	8.1	1
ख	8.0	4
सी	8.05	2
डी	7.95	6
इ	8.02	3
एफ	7.99	5

यादृच्छिक चयन

इस रणनीति में हम बेतरतीब ढंग से मौजूदा आबादी के माता-पिता का चयन करते हैं। फिटर व्यक्तियों के प्रति कोई चयन दबाव नहीं है और इसलिए इस रणनीति को आमतौर पर टाला जाता है।