السلام 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