در مقاله که قبل‌تر با عنوان الگوریتم چیست ارائه شد به اهمیت استفاده از الگوریتم‌ها در حل مسائل مختلف و پیچیده در هوش مصنوعی اشاره کردیم و توضیحات کاملی در مورد الگوریتم‌ها ارائه دادیم. در این مقاله قصد داریم که به یکی از الگوریتم‌های مهم و حیاتی در هوش مصنوعی بپردازیم و شما را با روش کار آن آشنا کنیم. همان طور که قبلاً هم اشاره شد الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و ساختارهایی هستند که در هوش مصنوعی برای حل مسائل استفاده می‌شوند. هر کدام از الگوریتم‌ها ویژگی‌ها و خصوصیات مختص به خود را دارند که در حل مسائل مختلف از آنها استفاده می‌شود. بهتر است بدانید که اکثر الگوریتم‌ها الهام گرفته از طبیعت آفرینش هستند. به این معنی که برای پیاده سازی یک الگوریتم از قوانین و ویژگی‌های موجود در طبیعت الهام گرفته می‌شود. یکی از این الگوریتم‌ها  الگوریتم ژنتیک است. الگوریتم ژنتیک الهام گرفته از مفهوم تکامل موجودات در طبیعت است و یکی از پرکاربردترین و مهم‌ترین الگوریتم‌هایی است که به صورت گسترده در علم هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. خب شاید با این تعریف کلی از این الگوریتم سردرگم شده باشید ولی نگران نباشید، چون در ادامه قصد داریم شما را بیشتر با این مفهوم آشنا کنیم و به سؤالات شما در این رابطه پاسخ دهیم. سؤالاتی مثل الگوریتم ژنتیک چیست؟ چگونه کار می‌کند؟ و بسیاری مطالب دیگر. با آرتیجنس همراه باشید.

الگوریتم ژنتیک چیست؟

یکی از مهم‌ترین چالش‌های موجود در تولید سیستم‌های هوش مصنوعی، یافتن بهترین پاسخ برای حل یک مسئله مشخص از میان تعداد زیادی پاسخ است. یکی از روش‌های رسیدن به این امر مهم، استفاده و شبیه سازی مفهوم و قوانین موجود در طبیعت در قالب الگوریتم برای حل مسئله است. الگوریتم ژنتیک یکی از چندین الگوریتم موجود در هوش مصنوعی است که با الهام گرفتن از مفهوم تکامل و بقا و اینکه که موجوداتی شانس بقا دارند که تکامل پیدا کنند، سعی ارد از میان مجموعه پاسخ‌های یک مسئله بهینه‌ترین آن را انتخاب کند. برای اولین بار دانشمندی از دانشگاه میشیگان به نام جان هالند بود که از مفهوم الگوریتم ژنتیک استفاده کرد. هدف از ایجاد این الگوریتم شبیه سازی عملکرد ژن‌ها در انتقال ویژگی‌ها و سعی برای تکامل و بهتر شدن ویژگی‌های به ارث رسیده در انسان بود. به بیان دیگر الگوریتم ژنتیک یک الگوریتم محاسباتی است که بر اساس مفهوم تکامل طبیعی و ارائه شده توسط داروین، برای حل مسائل بهینه‌سازی و جستجوی بهینه استفاده می‌شود. این الگوریتم بر مبنای فرایند تکاملی و تلاش برای یافتن بهترین راه حل ممکن برای یک مسئله عمل می‌کند.

الگوریتم ژنتیک چگونه کار می‌کند؟

برای پی‌بردن به روش کار الگوریتم ژنتیک و اینکه این الگوریتم برای حل مسائل چگونه کار می‌کند، ابتدا باید این مفهوم را در طبیعت انسانی بررسی کنیم. همان طور که می‌دانیم اطلاعات مربوط و خصوصیات و ویژگی‌های هر فرد در کروموزوم‌ها به صورت کد شده موجود است و این اطلاعات طی پروسه بقا از والدین به فرزندان به ارث می‌رسد. اما این اطلاعات عیناً منتقل نمی‌شود و همیشه تغییراتی را به همراه دارد. در انتقال اطلاعات ژنتیکی معمولاً دو عامل نقش کلیدی دارند. یکی جهش و دیگری تقاطع. در جهش برخی از خصوصیات ژنتیکی دچار تغییرات می‌شوند. و در عامل تقاطع دو کروموزوم با یکدیگر ترکیب شده و برخی از ویژگی‌ها را یکدیگر مبادله می‌کنند و همین موضوع باعث به وجود آمدن ساختار کروموزوم متفاوتی تری نسبت به والدین در فرزندان می‌شود. دو عامل جهش و تقاطع در کروموزوم‌ها باعث به وجود آمدن تغییرات مفید و بی نقص تری نسبت به نسل قبلی در کروموزوم‌ها می‌شود. این دقیقاً همان مفهومی است که در الگوریتم ژنتیک از آن استفاده می‌شود. در الگوریتم ژنتیک دسته‌ای از کروموزوم‌ها با بهره گیری از دو عامل جهش و تقاطع سعی در تولید جواب بهینه‌تری و یا به بیان دیگر تولید کروموزوم‌های فرزند بی عیب و نقص تری دارند. در این روش مجموعه کروموزوم‌هایی که قادر به تولید جواب و فرزند بهینه‌تر و مفیدتری نشوند از دور رقابت حذف می‌شوند و فقط کروموزوم‌هایی بقا پیدا می‌کنند که می‌توانند خروجی‌های بهینه‌تری تولید کنند.

کاربردهای الگوریتم ژنتیک :

در این بخش از مقاله الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی چیست، می‌رسیم به بررسی حوزه‌های کاربردی این الگوریتم در این قسمت قصد داریم برخی از زمینه‌هایی در هوش مصنوعی که در آن از الگوریتم ژنتیک استفاده می‌شود را نام برده و در مورد هر کدام توضیح مختصری ارائه دهیم. 

بهینه سازی :

یکی از اصلی‌ترین ویژگی‌های الگوریتم ژنتیک توانایی بالقوه در حل مسائل مربوط به بهینه سازی است. امروزه به صورت گسترده از الگوریتم ژنتیک برای بهینه سازی مدل‌های یادگیری ماشین، بهینه سازی زمان‌بندی، مسیریابی و غیره استفاده می‌شود.

شبکه‌های عصبی :

یکی از مهم‌ترین موارد موجود در آموزش شبکه‌های عصبی تنظیم وزن‌ها و هایپر پارامترهاست. این حوزه دقیقاً حوزه‌ای است که می‌توان در آن از الگوریتم ژنتیک برای بهینه کردن پارامترها استفاده کرد.

رباتیک :

رباتیک یکی دیگر از حوزه‌هایی است که از الگوریتم ژنتیک در آن استفاده می‌شود. در رباتیک از الگوریتم ژنتیک برای بهبود و بهینه کردن عملکرد ربات‌ها در شرایط مختلف استفاده می‌شود.

مراحل عملکرد الگوریتم ژنتیک :

مراحل عملکرد یک الگوریتم ژنتیک را می‌توان در پنج مرحله اصلی خلاصه کرد:

تعریف جمعیت :  اولین قدم برای طراحی یک الگوریتم ژنتیک تعریف و تعیین یک جمعیت با کروموزوم‌های مختص به خود است.
تابع برازندگی : تابع برازندگی تابعی است برای مشخص کردن میزان برازندگی هر کدام از اعضای موجود در جمعیت. پس از تعیین میزان برازندگی اعضا جواب‌های کاندید انتخاب می‌شود و الگوریتم ژنتیک تغییرات لازم را روی پاسخ‌ها انجام می‌دهد. 
انتخاب : در این مرحله کروموزوم‌های برتر و برازنده که قصد تکثیر آنها را داریم برای مرحله بعد انتخاب می‌شوند.
ترکیب : هدف این مرحله ترکیب کروموزوم‌های برازنده برای تولید کروموزوم‌های بهتر است.
جهش : ترکیب کروموزوم‌های مختلف در مرحله قبلی باعث به وجود آمدن جهش و تغییرات در کروموزوم‌ها می‌شود و به بهتر شدن آنها کمک می‌کند.

نتیجه گیری :

الگوریتم ژنتیک دارای مزایای بسیاری است که آن را به یکی از الگوریتم‌های محبوب و قدرتمند برای حل مسائل بهینه‌سازی و جستجوی بهینه می‌کند. برخی از مزایای اصلی الگوریتم ژنتیک عبارت‌اند از:
توانایی پیدا کردن راه حل‌های بهینه: الگوریتم ژنتیک به دلیل استفاده از مفهوم تکامل طبیعی، قادر است به راه حل‌های بهینه برای مسائل پیچیده و فضاهای جستجوی بزرگ دست یابد. این الگوریتم معمولاً توانایی پیدا کردن راه حل‌های نزدیک به بهترین راه حل ممکن را دارد.
قابلیت جستجوی موازی: الگوریتم ژنتیک از طریق استفاده از جمعیتی از راه حل‌های پتانسیلی، قابلیت جستجوی موازی را داراست. این به این معنی است که می‌توان چندین نسل را به طور هم‌زمان پردازش کرده و در نتیجه سرعت جستجو را افزایش داد.
مقاومت در برابر گیر کردن در مینیمم‌های محلی: الگوریتم ژنتیک، به دلیل جستجو در فضای جستجوی گسترده، معمولاً مقاومت بالا در برابر گیر کردن در مینیمم‌های محلی دارد. این به این معنی است که الگوریتم قادر است از مینیمم‌های محلی فرار کند و به سمت راه حل‌های بهتر حرکت کند.
انعطاف‌پذیری و قابلیت تعمیم: الگوریتم ژنتیک به دلیل استفاده از مفهوم تکامل، قابلیت تعمیم به مسائل مختلف را دارد. با تغییر تابع انطباق و تغییر نحوه نمایش