الفريق العربي للبرمجةأرشيف المنتديات · 2000 – 2023
نسخة أرشيفية للقراءة فقط — التسجيل والمشاركة مغلقان، والمحتوى محفوظ كما كان.

ارجوا من الساده اعضاء المنتدى مساعدتى فى موضوع Genetic Algorithm

بدأه goodstudent في 2 نوفمبر 2008 · 11 رد · 4,269 مشاهدة · في الرياضيات والخوارزميات
مشاركة: واتساب X فيسبوك تيليجرام
#1 صاحب الموضوع

بســم الله الـرحمــن الرحيــم

السلام عليكــم ورحمـة الله وبركاتــ

اشكر اعضاء المنتدى بصفه عامه و

Leavetrace وكذالك joo

بصفه خاصه على المجهود الذى قدموه فى موضوع

genetic algorithm

ولقد استفتد منه كتير ولكن مازلت ضائعه فى الموضوع والمعلومات لدي متداخله فى بعضها البعض

Leavetrace و joo

انا الان سنه 4 جامعه وعندى مشروع تخرج والدكتور طلب منى ومن الزميلاتي ان نحضر فى هذا الموضوع

genetic algorithm

ولقد قرات موضوع الاخ الفاضل joo فى هذا الرابط

/index.php?showtopic=168565

وكذالك قرات موضوع الاخت الفاضله Leavetrace قى هذا الرابط

/index.ph...23043&st=30

لكن حتى الان انا لا اعرف ما الرابط بيت الاتنين اي ان الرابط الاول يتحدث فى جانب و الرابط التانى يتحدث فى جانب اخر

اخوتى الكرام لدي اساله كتيره جدا بخصوص هذا الموضوع ولكن لا يسعني الوقت لطرحها (سوف اطرخها فى وقت اخر ) لذالك اكتفى بسؤال واحد وهو

طرحت اختى الفاضله Leavetrace ان هناك عدة طرق لعمليه selectionولكن ايضا هناك عدة طرق لعمليه crossoverومنها order1&order2

وهذه لم يتناولها احد بالشرح ولقد بحثت عنها كثييييرا ولكن لم اجد شيئا عنها فاتنمى من اخوتى Leavetrace و joo ان يقدمى لى كل المعلومات الخاصه بيهما

اتنمى ان تقدمى لى طلبي فى اسرع وقت ممكن لانى اجتاحها غدا او بعد غد

ولكم منى جزيل الشكر والعرفان

واسفه على الطلب المستعجل

تم تعديل هذه المشاركة بواسطة goodstudent في 2 نوفمبر 2008 في 19:55

#2

اولا اخي او اختي العزيزه طريقة طرحك للموضوع بهذا الشكل قد يكون مخالف لشروط المنتدى والله اعلم

اقول لك هذا لاني قمت بطرح سؤال فقط اردت منه ان اتاكد لغابة في نفسي وهي انه لا يت اجابة الاسئله الا اذا كان الشخص الذي يسال قد حاول ان يفهم ما يريد

ولو على اساس مبدأي وطبعا انا بالنسبه لي

سالت السؤال وانا اعلم الاجابه ولكن كان السؤال لغاية بنفسي

مع الشكر الجزيل لهم جميعا وانا متاكد انهم الان الخيره الخيره

اتوقع الاخوه بعد ما شهدت شرحهم وجدت انه جميل جدا واكثر من رائع جزاهم الف خير ولكن وكما هو ظاهر فهي اول مشاركة لك

ساحاول ان اشرح الموضوح بشكل مبسط جدا

انت تسال عن ما يسمى الانتقال اي بمعنى اخر

crossover

والذي هو جزء من الخوارزميه

part of genetic algorithms operations

#############################################################

اولا في الحاله الطبيعيه وفي الوضع الطبيعي يتم التزاوج بين الذكر والانثى وبالتالي كما نعلم فالابناء تاخذ من صفات الوالدين وذالك بسب الجينات التي يتشارك بها

الاب والام لكي يحصل عليها الابناء

فتجد في بعض الاحيان ابن ياخذ مواصفات من الاب ومن الام في نفس الوقت وقد تكون صفات الاب مثلا ظاهره اكثر والعكس ايظا فتفسير هذه العمليه لتناقل هو

انتقال الصفات الوراثيه من الاب والام للابناء

النقطه الان لو تخليلنا ان لم تنقل الصفات من الام والاب ماذا يحصل ؟

على كل اتوقع اننا لا نختلف في هذا الموضوع ولكن هنالك انواع من هذه الانتقالات بين الكروموسومات منها ما يسمى

single point crossover انتقال بشكل فردي

two point crossover هنا نقطتان

multi point crossover اكثر من جين او نقطق او خانه

uniform crossover بشكل عشوائي لحد ما

الان عملية الاننتقال في الغالب اتوقع انك شاهدت بعض الرسومات التي يكون فيها رسم الجينات بشكل تقاقطعي فهذه هي العمليه المعنيه

في المرفقات

اولا :من الناحيه التقليديه

وتوضح ان الاب والم اعطوا البناء صفات فقد اخذ الطفل من الاب صفات ومن الام صفات فتجد انه قد حصل بشكل جزئي يعني جزء من الاب وجزء من الام بشكل واضح هذا فقط يوضح الامر بشكل عام

ثانيا :الانتقال في نقطه واحده وايضا في المرفقات تجد انه حصل انتقال فقط في جين واحد عند نقطه واحده وفي مكان واحد داخل الكروموسوم

ثانيا: نقطتين ايضا نفس الشي ولكن في نقطتين

ثالثا :اكثر من نقطه ومن جين

المثال التالي يوضح كيف حدث الانتقال اي crossover بين ثلاث مواقع داخل الكروموسوم

Parent 1 DNA: 01010110

Parent 2 DNA: 11100001

Crossover point: 3

Child 1 DNA: 01000001

Child 2 DNA: 11110110

في الامثله السابقه لاحظ ماذا حصل في انتقال الجينات بين الاباء والابناء اردت من عدم اضافة الالوان لكي تحاول ان تتمعن كيف حصلت عملية الانتقال

لكي لا يعتبر اسلوبي في الشرح اسلوب تلقين اكثر من ما هو اسلوب شرح لكي تمارس وتفهم بشكل ايسر ولي عوده مرة اخرى ان شاء الله اذا كان هنالك اي ملاحظة اخرى

رابعا يونيوفورم وقد حصل الانتقال بشكل عشوائي بين الاباء

طبعا انا اردت ان اوضح بشكل مبسط جدا وقد تكون هذه الطريقه غير جيده للبعض

Parent 1 DNA: 01010110

Parent 2 DNA: 11100001

Template: 01010111

Child 1 DNA: 11110111

Child 2 DNA: 01000001

Example on uniform crossover

اما موضوع الطفره عمليه استبدال جين واحد فقط بشكل عشوائي هذا ما استدل عليه من خلال وجود صفات يكتسبها الابن غير موجوده في الاب او الام

In the Mutation changes the value of a single bit and helps prevent being stuck on a local optimal. The traditional mutation operator randomly chooses a bit and changes the bit from 1 to 0 or 0 to 1 as shown in Figure :wub:

1010110110

Mutation

1010010110

فالبتات الملونه هي التي حصلت بها الطفره

وانا اسف جدا ايضا للاختصار في الشرح في هذه اللحظه ولكن ان شاء الله سوف احاول ان اكمل الشرح في ما بعد بالطريقه التي اجدها مبسطه ولو ان العمليه صعبة على قليلا وذالك لسبب دراستي الموضوع باللغه

الانجليزيه , وانا اعتذر اذا

اخطات وادعوا الله ان يهديني الى الصواب اميين

الخطوات التاليه تبين مبدا عمل الخوارزميه الجينيه واجزائها

1. Initialization: Generate random population of n chromosomes (suitable solutions for the problem)

2. Fitness: Evaluate the fitness f(x) of each chromosome x in population

3. New population: Create a new population by repeating the following steps until the new population is complete:

a) Selection: Select two parent chromosomes from the population according to their fitness (the better fitness, the bigger chance to be selected)

B) Crossover: With a crossover probability cross over the parents to form a new offspring. If no crossover was performed, offspring is the exact copy of parents

c) Mutation: With a mutation probability mutate new offspring at each locus (position in chromosome)

d) Accepting: Place new offspring in the new population

4. Replace: Use new generated population for a further run of algorithm

5. Test: If the end condition is satisfied, stop, and return the best solution in current population

6. Loop: Go to step 2.

Outline of Genetic Algorithm

اما موضوع selection

فهو مشروح بشكل مفصل وجميل من الاخوه الذين كما ذكرت انك زرت مقالاتهم فتستطيع ان ترجع لها وترى فيها لفرق بين

crossover

selection

حيث ان كل من هذه الخطوات تقوم بعمل محدد انتقال الجينات والتقاطع بينها لقد شرحته وشرح من الاخوان سابقا اما الاختيار بين الكروموسومات ارجواالرجوع

الى الشرح السابق من الاخوان فسوف تجد الفرق وهو مشروح بشكل واضح جدا من الاخوان ولا اجد ما اضيفه صراحتا حيث لا نريد ان تتكرر الشروحات

لكي لا نقع في الخطا وانا قمت بالتعقيب فقط عل ما اوردوا وبالله المستعان .

مع احترامي لك وتقديري ولكن مره اخرى ارجو منك يا اخي العزيز ان تحاول اكثر في المرات القادمه قبل ان تطرح سؤالك لانه لابد لنا ان نحاول بانفسنا بدايتا

واقبلوا مني كل الاحترام

اشهد ان لا اله الا الله واشهد ان محمد رسول الله

post-168424-1225707606_thumb.gif

تم تعديل هذه المشاركة بواسطة المبرمج أحمد في 3 نوفمبر 2008 في 20:12

#3

لا اعلم ماهي المشكله ولكن ظهر الرد بشكل غريب اجمالا اول شيء في الاعلى يتحدث عن خطوات عمل الخوارزميه الجينيه ولكن يجب ان يضهر اخر الرد , لا اعلم مالذي حصل فانا اسف ممكن الترتيب خطأ :blink: :unsure: :angry: :lol: :hmm: :hmm:

#4

hassan_82 :wub: :blush:

مشكور يالغلا

تسلم الانامل اللي ردت فديتك والله

وانا بعد استفدت كثير من كلامك

والله يجزاك جنات الفردوس الاعلى

وينفع فيك الاسلام والمسلمين

تحيااااتي :ty: :rose:

#5

حياك الله اختي ان شاء الله اكون وضحت ولو جزء بسيط وللحديث بقيه ..........

تحياتي الك وللجميع :) :)

#6

اولا ..اشكرك اخى الكريم جزييل الشكرا ولك منى الدعاء لك بالتوفيق

ثانيا .. انت تقول

اقتباس
اولا اخي او اختي العزيزه طريقة طرحك للموضوع بهذا الشكل قد يكون مخالف لشروط المنتدى والله اعلم

اقول لك هذا لاني قمت بطرح سؤال فقط اردت منه ان اتاكد لغابة في نفسي وهي انه لا يت اجابة الاسئله الا اذا كان الشخص الذي يسال قد حاول ان يفهم ما يريد

ولو على اساس مبدأي وطبعا انا بالنسبه لي

سالت السؤال وانا اعلم الاجابه ولكن كان السؤال لغاية بنفسي

اولا ممكن اعرف لماذا قد اكون خالف لشروط وتانيا اخى العزيز انت لو اعد قرات كلامى ستجد انى ذكر انى قرات عدت مرات وحاولت فهم الموضوع قبل طرح السؤال بدليل ذكري لبعض روابط

من هذا المنتدى .. هذا غير المواقع الاخرى التى زرتها اخى العزيز انا من حوالى اسبوع او اسبوعين وانا اقرا فى هذا الموضوع طبعا ليس باستمرار وذالك بسبب دراستي ولكنى قرات كتير

اخى العزيز انت تقول انك تتعمد ان تكتب من غير الوان حتى احاول الفهم وحدى وبجد ولكن يا اخى انا حقا احاول الفهم وحدى كما ان هذه المعلومات التى ذكرتها جميعا اعرفها وقراتها فى موضوعي

Leavetrace و joo

وكانت ملونه وجدا رائعه

ولا انكر فضلك وان طرحك لها زاد من فمهى لها وادراكي للموضوع بشكل اكبر ولك جزيل الشكر والعرفان ولكن لم يزد من معلوماتى فى هذا الموضوع لانك لم تجب على سؤال بعد فقد كان سؤالي

اقتباس
طرحت اختى الفاضله Leavetrace ان هناك عدة طرق لعمليه selectionولكن ايضا هناك عدة طرق لعمليه crossoverومنها order1&order2

وهذه لم يتناولها احد بالشرح ولقد بحثت عنها كثييييرا ولكن لم اجد شيئا عنها فاتنمى من اخوتى Leavetrace و joo ان يقدمى لى كل المعلومات الخاصه بيهما

اي ان سؤال هو

There is some method for crossover as order1 , order2 , edge , DMX .....etc.

I want some information about their like their definitions , characteristic , advantage , disadvantage and something like this

اخى العزيز والله لا اقصد اساءه اليك ولكنى طرحت السؤال قبل ذالك ولم تفهمنى وارجو ان اكون اوضحت سؤال والله العالم انى تعتب قد ايه وانا احاول البحث عنها ولكن دون جدوا وحملت كتب من مواقع مختلفه وانا الان اقرها لكن اجد الاجابه ولكن لا يسعنى الوقت لقرات كل الكتاب

اقتباس
selection

حيث ان كل من هذه الخطوات تقوم بعمل محدد انتقال الجينات والتقاطع بينها لقد شرحته وشرح من الاخوان سابقا اما الاختيار بين الكروموسومات ارجواالرجوع

الى الشرح السابق من الاخوان فسوف تجد الفرق وهو مشروح بشكل واضح جدا من الاخوان ولا اجد ما اضيفه صراحتا حيث لا نريد ان تتكرر الشروحات

لكي لا نقع في الخطا وانا قمت بالتعقيب فقط عل ما اوردوا وبالله المستعان .

مع احترامي لك وتقديري ولكن مره اخرى ارجو منك يا اخي العزيز ان تحاول اكثر في المرات القادمه قبل ان تطرح سؤالك لانه لابد لنا ان نحاول بانفسنا بدايتا

واقبلوا مني كل الاحترام

اخى الغالى مع احترامى الشديد لك لكن اطلب منك قبل الرد على سؤالى ان تقرا كلامى جيدا فلماذا تقول لا نريد التكرار اانا طلب ذالك لقد قلت انى قراتها فى الروابط السابقه

ولم اطلب شرحها ولا حتى ذكرها وانه يجب علي المحاوله بنفسي لا الاعتماد على الغير وانا والله تعبت كتير وانا احاول ومازلت احاول واسفه ان كنت اسات اليك ولكنى حقا لااحب هذه التعليقات لانها غير صحيحه وذكرت فى قبل ذالك واوضح انى لا اريد التكارا وانى حاولت وقرات ثم سألت ارجو ان لا تاخذ كلامى هذا من باب عدم الشكرا ونكران المعروف

لانى ادعوا لك بتوفيق وان تجد ثمره جهدك فى ميزان حسانتك

واسفه على الاطاله واتنمى ان يجاب على سؤالي

وجزاكم الله الف خير

تم تعديل هذه المشاركة بواسطة goodstudent في 3 نوفمبر 2008 في 19:54

#7

انا اسف جدا واعذريني

اتمنى لكي كل التوفيق ان شاء الله

#8

مقدمه عن الخوارزميه الجينيه وخصائصها وبعض صفاتها مع القليل من المراجع وشرح عن حسناتها اما من ناحية ما ذكرتي عن االكروسوفر وانواعه oredr1&order2 للاسف لم اسمع عنها وانا ولا اعلم اذا كان هنالك شيء بهذا العنوان في الكروسوفر علما باني نفذت اكثر من مشروع وعملت اكثر من بحث بالاضافه نشر اكثر من مقال عن هذا الموضوع اي موضوع الكروسوفر ولكني يا اختي لم اسمع بها قد يكون اختلط على المعنى او اختلفة الترجمه والله لا اعلم ولكني اوردت في ما يلي باللغة الانجليزيه بعض الامور البسيطه التي جمعتها سابقا عن خصائص الخوارزميه الجينيه واسال الله ان يغفر لي اذا اسات في الكلام علما باني لم اقصد شيئا من كلامي في الرد السابق ولكني والله اعاملكي وكل باقي الاخوات هنا كما لو انكم من لحمي ودمي والله هوا الذي يعلم ما بالنفوس فاقبلي مني كل الاعتذار والاحترام ولكني ايضا لضيق الوقت لا استطيع ان اسهب اكثر في الشرح لضيق الوقت لدي علما باني اردت من ردي السابق ان اشرح لكي ما فهمت من سؤالك والذي كان يتحدث عن الكروسوفر وانواعه وهي كما ذكرت والله اعلم .

Genetic Algorithm

In GA, search space is composed of possible solutions to the problem. A solution in the search space is represented by sequence of O’s and 1’s. This solution strings referred as the chromosome in the search space. Each chromosome has associated objective function value called fitness value. A good chromosome is the one that has high/low fitness value depending upon the problem (maxi/min). The strength of a chromosome is represented by its fitness value. Fitness value indicates which chromosome is to be carried to the next generation. A set of chromosomes and associated fitness values is called the population. This population at a given stage of GA is referred to as a generation. The general GA proceeds as follows:

حسناتهاThe Genetic Algorithms are non-determinist and chaotic search methods that use real world models to solve complex and at times intractable problems, (Rutkowski, Siekmann., Tadeusiewicz , Lotfi , Zadeh, 2004 ).

The genetic information

The genetic information in a genetic algorithm corresponds to a DNA chain in an individual. The DNA chain describes the solution or more correctly the parameters of the solution. The genetic information is built by chromosomes and is in general coded in a binary form (but can also be in another form of data). A solution is generally called an individual and the set of individuals that are present in a generation of a genetic algorithm are referred to as the population.

In the Genetic algorithms are loosely based on ideas from population genetics. Basically, a population of individuals is created randomly. In the simplest case, each individual is a bit string and can be thought of as a candidate solution for some problem of interest, Variations among individuals in the population result in some individuals being more fit than others (e.g., better problem solutions). These differences are used to bias the selection of a new set of candidate solutions at the next time step, referred to as selection. During selection, a new population is created by making copies of more successful individuals and deleting less successful ones. However, the copies are not exact. There is a probability of mutation (random bit flips), crossover (exchange of corresponding substrings between two individuals), or other changes to the bit string during the copy operation. By transforming the previous set of good individuals to a new one, the mutation and crossover operations generate a new set of individuals, or samples, that ideally have a better than average chance of also being good. When this cycle of evaluation, selection, and genetic operations is iterated for many generations, the overall fitness of the population generally improves, and the individuals in the population represent improved “solutions” to whatever problem was posed in the fitness function.

اشهد ان لا اله الا الله واشهد ان محمد رسول الله

#9
اقتباس
واسال الله ان يغفر لي اذا اسات في الكلام علما باني لم اقصد شيئا من كلامي في الرد السابق ولكني والله اعاملكي وكل باقي الاخوات هنا كما لو انكم

من لحمي ودمي والله هوا الذي يعلم ما بالنفوس فاقبلي مني كل الاعتذار والاحترام

لا داعى للاعتذار فلم يحصل الا الخير

وانا ايضا اسفه ان ضايقتك بحديث

اقتباس
مقدمه عن الخوارزميه الجينيه وخصائصها وبعض صفاتها مع القليل من المراجع وشرح عن حسناتها اما من ناحية ما ذكرتي عن االكروسوفر وانواعه oredr1&order2 للاسف لم اسمع عنها وانا ولا اعلم اذا كان هنالك شيء بهذا العنوان في الكروسوفر علما باني نفذت اكثر من مشروع وعملت اكثر من بحث بالاضافه نشر اكثر من مقال عن هذا الموضوع اي موضوع الكروسوفر ولكني يا اختي لم اسمع بها قد يكون اختلط على المعنى او اختلفة الترجمه

اخى الكريم بما انك قدمت اكتر من مشروع فى الكروسوفر واكثر من بحث واكتر من مقال هذا دليل قوي على خبرتك الواسعه فيه

وبما انك لم تسمع بها فقد اكون انا المخطئه فى مسمياتها لانى بحث كتير ولم اجد غير اللذى ذكره انت بالاعلى عن انواع الكوروسوفر

single point crossover,

two point crossover ,

multi point crossover,

and uniform crossover .

فكل المواقع تشير الى هذه الانواع لا الى غيرها

اخى الكريم ..جزاك الله الف الف الف خير على المعلومات القيمه

واتمنى ان اجد لديك اجابات الاسئله الى اعجز عن الوصول الى جوابها ( طبعا بعد المحاوله والقراه ) وشكرا مره اخرى

#10

حياكي الله يا ختي باذن الله

في الرحب والسعه :lol: :lol:

#11

السلام عليكم

يمكن الاستفادة من اداة الخوارزمية الجينية الموجودة في الماتلاب كما ان شرحها موجود ضمن الماتلاب بشكل سهل

وبالتالي عمل تطبيقات على الخوارزمية الجينية في زمن قياسي

الحمد لله الذي هدانا لهذا وماكنا لنهتدي لولا ان هدانا الله

#12

السلام عليكم

اختى الالغاليه

Leavetrace

جزاااااااااااكى الله الف الف الف الف خير

والله انقزتيني من مشكله كبيره

ولا داعى للاعتذار عن التاخير فانا كنت فى انتظارك وانتظار كل من له علم فى هذا المجال

والرابط جدا مفيد ورائع

Leavetrace شكرا اختى

مواضيع مشابهة

عدد الزوار حالياً

المتواجدون خلال آخر دقيقتين · يتحدّث كل ٣٠ ثانية

—الإجمالي—أعضاء مسجّلون—زوار بدون تسجيل

جارٍ التحقق من المتواجدين…