الخوارزميات التطورية هي مجموعة فرعية من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، وهي مستوحاة من عملية الانتقاء الطبيعي والتطور. تُستخدم هذه الخوارزميات لحل مشاكل التحسين المعقدة عن طريق التحسين التكراري لمجموعة من الحلول المرشحة عبر الأجيال. وتحاكي هذه الخوارزميات التطور البيولوجي، فهي تستخدم آليات مثل الانتقاء والطفرة والتبادل لتطوير حلول لمشكلة ما.
المفاهيم الأساسية للخوارزميات التطورية
يوجد في صميم الخوارزميات التطورية عدة مفاهيم أساسية مستعارة من علم الأحياء:
- عدد السكان: مجموعة من الحلول المرشحة للمشكلة قيد البحث، وغالبًا ما يتم تمثيلها على شكل سلاسل من البتات أو الأرقام الحقيقية. يمكن إنشاء هذه المجموعة السكانية الأولية عشوائيًا أو زرعها باستخدام الاستدلال.
- دالة اللياقة: تقوم هذه الدالة بتقييم كل حل مرشح في المجتمع السكاني، وتعيين درجة "لياقة" تشير إلى مدى نجاحه في حل المشكلة. الهدف من الخوارزمية التطورية هو تعظيم درجة اللياقة هذه أو تقليلها إلى الحد الأدنى.
- الاختيار: بناءً على لياقتها، يتم اختيار بعض الحلول المرشحة لتصبح "آباء" للجيل التالي. من المرجح أن يتم اختيار الحلول ذات درجات اللياقة الأعلى، مما يحاكي "البقاء للأصلح". توجد طرق اختيار مختلفة، مثل اختيار عجلة الروليت أو اختيار الدورة.
- التزاوج (إعادة التركيب): يتبادل الأبوان المعلومات الوراثية لتكوين نسل جديد، في محاكاة للتكاثر البيولوجي. تجمع هذه العملية بين ميزات من حلول مختلفة على أمل إنشاء حلول أفضل. تقنية التقاطع الشائعة هي التقاطع أحادي النقطة أو التقاطع ثنائي النقطة.
- الطفرات: للحفاظ على التنوع واستكشاف أجزاء جديدة من فضاء الحل، يتم إدخال تغييرات عشوائية (طفرات) في النسل. هذا يمنع التقارب المبكر ويساعد على الهروب من الحلول المثلى المحلية. تعتبر طفرة قلب البت أو طفرة غاوسي أمثلة نموذجية.
- أجيال: تتكرر العملية التكرارية للاختيار والتقاطع والطفرة على مدى عدة أجيال. في كل جيل، يتطور تعداد السكان نحو حلول أفضل. تنتهي الخوارزمية عادةً بعد عدد محدد من الأجيال أو عندما يتم العثور على حل مرضٍ.
تعمل هذه المكونات معًا في حلقة. بدءًا من مجتمع سكاني أولي، تقوم الخوارزمية بتقييم لياقة كل حل، وتختار الأفراد الأكثر ملاءمة، وتسمح لهم بالتكاثر (التزاوج)، وتدخل تغيرات عشوائية (الطفرات)، وتشكل جيلًا جديدًا. تتكرر هذه الدورة، مما يؤدي إلى تحسين متوسط اللياقة البدنية للمجموعة السكانية تدريجياً، ومن الناحية المثالية، إيجاد الحل الأمثل أو القريب من الأمثل.
تطبيقات الخوارزميات التطورية في الذكاء الاصطناعي
الخوارزميات التطورية متعددة الاستخدامات وقد تم تطبيقها على مجموعة واسعة من المشاكل في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
- ضبط البارامتر الفائق: في التعلم الآلي، يعتمد أداء النموذج بشكل كبير على المعلمات الفائقة. يمكن للخوارزميات التطورية أن تبحث بكفاءة في مساحة المعلمة الفائقة للعثور على التكوينات المثلى لنماذج مثل Ultralytics YOLOv8 ، وتحسين مقاييس مثل متوسط الدقة المتوسطة (mAP). يمكن استخدام أدوات مثل Ray Tune لأتمتة هذه العملية، والاستفادة من الاستراتيجيات التطورية للتنقل في مناظر المعلمات الفائقة المعقدة.
- بحث البنية العصبية (NAS): يمكن أن يستغرق تصميم البنى الفعالة للشبكات العصبية وقتاً طويلاً ويتطلب معرفة متخصصة. يستخدم البحث عن البنى العصبية (NAS) الخوارزميات التطورية لأتمتة عملية التصميم، واستكشاف هياكل واتصالات الشبكات المختلفة لاكتشاف البنى التي تحقق أداءً عاليًا لمهام محددة. على سبيل المثال، نماذج YOLO-NAS هي نتاج لتقنيات NAS، حيث تقدم أحدث قدرات الكشف عن الكائنات.
- اختيار الميزات وهندستها: يمكن استخدام الخوارزميات التطورية لتحديد الميزات الأكثر ملاءمة من مجموعة البيانات، مما يحسّن كفاءة النموذج ويقلل من الإفراط في التكييف. كما يمكن استخدامها أيضًا في هندسة الميزات لإنشاء ميزات جديدة أكثر إفادة تعزز دقة النموذج.
- الروبوتات والتحكم: في مجال الروبوتات، يمكن للخوارزميات التطورية تحسين تصاميم الروبوتات وأنظمة التحكم وتخطيط الحركة. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لتطوير وحدات التحكم في الروبوتات للتنقل في البيئات المعقدة أو أداء مهام محددة، مما يساهم في تحقيق التقدم في مجال الروبوتات والأتمتة.
- مشاكل التحسين: بالإضافة إلى التعلم الآلي، تعتبر الخوارزميات التطورية فعالة في حل مشاكل التحسين المختلفة، مثل الجدولة والتوجيه وتخصيص الموارد. وهي مفيدة بشكل خاص عندما تكون مساحة البحث كبيرة ومعقدة، وقد تواجه أساليب التحسين التقليدية صعوبات.
الخوارزميات التطورية مقابل الطرق القائمة على التدرج
في حين تُستخدم كل من الخوارزميات التطورية والأساليب القائمة على التدرج مثل " نزول التدرج " في التعلم الآلي، إلا أنها تختلف اختلافًا كبيرًا في نهجها. تعتمد الأساليب القائمة على التدرج على حساب التدرجات لضبط معلمات النموذج بشكل متكرر في اتجاه تقليل دالة الخسارة. وهي ذات كفاءة عالية للمشاكل التي يمكن فيها حساب التدرج، مثل تدريب الشبكات العصبية.
من ناحية أخرى، الخوارزميات التطورية هي طرق تحسين خالية من المشتقات. فهي لا تتطلب معلومات عن التدرج وهي أكثر ملاءمة للمشاكل التي يصعب أو يستحيل فيها حساب التدرج، أو عندما تكون دالة الهدف غير قابلة للاشتقاق أو غير متقطعة. كما أنها فعالة أيضًا في استكشاف مساحات بحث أوسع والهروب من التفاوتات المحلية، وهو ما يمكن أن يمثل تحديًا للطرق القائمة على التدرج. ومع ذلك، يمكن أن تكون الخوارزميات التطورية أكثر تكلفة من الناحية الحسابية، خاصةً بالنسبة للمشاكل عالية الأبعاد، حيث تتطلب في كثير من الأحيان تقييم عدد كبير من السكان على مدى عدة أجيال.
استنتاج
تقدم الخوارزميات التطورية نهجًا قويًا ومرنًا لحل مشاكل التحسين المعقدة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وهي مستوحاة من التطور الطبيعي، وتوفر إطارًا قويًا لاستكشاف مساحات واسعة من الحلول وإيجاد حلول فعالة، لا سيما في السيناريوهات التي تقصر فيها تقنيات التحسين التقليدية. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تلعب الخوارزميات التطورية دوراً متزايد الأهمية في معالجة المشاكل الصعبة في مختلف المجالات، بدءاً من تحسين نماذج التعلم الآلي إلى تصميم الأنظمة المعقدة وما بعدها. لمعرفة المزيد عن مفاهيم الذكاء الاصطناعي ذات الصلة، استكشف المسرد الشامل Ultralytics .
