आनुवंशिक एल्गोरिथम कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटिंग में उपयोग की जाने वाली एक अनुमानी खोज पद्धति है। इसका उपयोग प्राकृतिक चयन और विकासवादी जीव विज्ञान के सिद्धांत के आधार पर समस्याओं की खोज के लिए अनुकूलित समाधान खोजने के लिए किया जाता है। बड़े और जटिल डेटा सेट के माध्यम से खोज करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम उत्कृष्ट हैं। उन्हें जटिल मुद्दों का उचित समाधान खोजने में सक्षम माना जाता है क्योंकि वे अप्रतिबंधित और विवश अनुकूलन मुद्दों को हल करने में अत्यधिक सक्षम हैं।
आनुवंशिक एल्गोरिथम किसी समस्या को हल करने के लिए चयन, उत्परिवर्तन, वंशानुक्रम और पुनर्संयोजन जैसी विकासवादी जीव विज्ञान से प्रेरित तकनीकों का उपयोग करता है। अनुवांशिक एल्गोरिदम में सबसे अधिक नियोजित विधि किसी दी गई आबादी से यादृच्छिक रूप से व्यक्तियों का समूह बनाना है। इस प्रकार गठित व्यक्तियों का मूल्यांकन प्रोग्रामर द्वारा प्रदान किए गए मूल्यांकन कार्य की सहायता से किया जाता है। व्यक्तियों को तब एक अंक प्रदान किया जाता है जो परोक्ष रूप से दी गई स्थिति में फिटनेस पर प्रकाश डालता है। सबसे अच्छे दो व्यक्तियों का उपयोग तब एक या एक से अधिक संतान पैदा करने के लिए किया जाता है, जिसके बाद संतानों पर यादृच्छिक उत्परिवर्तन किया जाता है। आवेदन की जरूरतों के आधार पर, प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि एक स्वीकार्य समाधान प्राप्त नहीं हो जाता है या जब तक एक निश्चित संख्या में पीढ़ियां बीत नहीं जाती हैं।
आनुवंशिक एल्गोरिथम शास्त्रीय, व्युत्पन्न-आधारित, अनुकूलन एल्गोरिथम से दो तरह से भिन्न होता है:
- आनुवंशिक एल्गोरिथ्म प्रत्येक पुनरावृत्ति में अंकों की आबादी उत्पन्न करता है, जबकि एक शास्त्रीय एल्गोरिथ्म प्रत्येक पुनरावृत्ति पर एक बिंदु उत्पन्न करता है।
- आनुवंशिक एल्गोरिथ्म यादृच्छिक संख्या जनरेटर का उपयोग करके गणना द्वारा अगली आबादी का चयन करता है, जबकि एक शास्त्रीय एल्गोरिथ्म नियतात्मक गणना द्वारा अगले बिंदु का चयन करता है।
पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तुलना में, एक आनुवंशिक एल्गोरिथम कई लाभ प्रदान करता है। यह अधिक मजबूत है और इनपुट में मामूली बदलाव या शोर की उपस्थिति के कारण टूटने की संभावना है। प्रैक्सिस, रैखिक प्रोग्रामिंग, अनुमानी, पहले या चौड़ाई-प्रथम जैसी अन्य अनुकूलन विधियों के संबंध में, बड़े बहु-मोडल राज्य रिक्त स्थान, बड़े राज्य रिक्त स्थान या एन-आयामी सतहों की खोज करते समय आनुवंशिक एल्गोरिदम बेहतर और अधिक महत्वपूर्ण परिणाम प्रदान कर सकता है।
जेनेटिक एल्गोरिदम का व्यापक रूप से कई क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है जैसे रोबोटिक्स, ऑटोमोटिव डिज़ाइन, अनुकूलित दूरसंचार रूटिंग, इंजीनियरिंग डिज़ाइन और कंप्यूटर-एडेड आणविक डिज़ाइन।
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