AI-For-Beginners/translations/km/lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms

អាល់ហ្គារីធម៍ចំលែក

ការប្រលងមុនមេរៀន

អាល់ហ្គារីធម៍ចំលែក (GA) ត្រូវបានផ្អែកលើវិធីសាស្រ្ត វិបត្តិជីវៈ ទៅកាន់ AI ដែលរបៀបនៃការវះកាត់ប្រជាជនត្រូវបានប្រើ ដើម្បីទទួលបានដំណោះស្រាយល្អបំផុតសម្រាប់បញ្ហាដែលបានផ្តល់។ វាត្រូវបានផ្ដល់អធិប្បាយនៅឆ្នាំ 1975 ដោយ John Henry Holland។

អាល់ហ្គារីធម៍ចំលែកផ្អែកលើគំនិតដូចខាងក្រោម៖

• ដំណោះស្រាយត្រឹមត្រូវសម្រាប់បញ្ហាអាចត្រូវតំណាងជា កោសិការី
• ការបន្តិចបន្តួច អនុញ្ញាតឱ្យយើងបញ្ចូលរួមពីរដំណោះស្រាយមួយគ្នាដើម្បីទទួលបានដំណោះស្រាយថ្មីត្រឹមត្រូវ
• ការជ្រើសរើស ត្រូវបានប្រើដើម្បីជ្រើសយកដំណោះស្រាយល្អជាងដោយប្រើ មុខងារសមត្ថភាព
• ការបម្លែង ត្រូវបានបញ្ចូល ដើម្បីធ្វើឲ្យការបង្កើតបញ្ហាមិនមានសុវត្ថិភាព និងធ្វើឲ្យយើងចេញពីតម្លៃតំបន់តិចបំផុតក្នុងមូលដ្ឋាន

បើអ្នកចង់អនុវត្តអាល់ហ្គារីធម៍ចំលែក អ្នកត្រូវការដូចខាងក្រោម៖

• រកវិធីសាស្រ្តកូដដំណោះស្រាយបញ្ហារបស់យើងដោយប្រើ កោសិការី g∈Γ
• លើសំណុំកោសិការី Γ ត្រូវកំណត់ មុខងារសមត្ថភាព fit: Γ→R។ តម្លៃមុខងារតិចជាងបង្ហាញដំណោះស្រាយល្អជាង។
• កំណត់យន្តការជំនួស (crossover) ដើម្បីបញ្ចូលរួមពីរកោសិការីរួមគ្នា ដើម្បីទទួលបានដំណោះស្រាយថ្មីត្រឹមត្រូវ crossover: Γ^2→Γ។
• កំណត់យន្តការបម្លែង mutate: Γ→Γ។

ជាច្រើនករណី ការជំនួស និងការបម្លែង គឺជាអាល់ហ្គារីធម៍សាមញ្ញក្នុងការគ្រប់គ្រងកោសិការីជា់ជួរលេខ ឬជាគ្រាប់ប៊ីត។

ការអនុវត្តជាក់លាក់នៃអាល់ហ្គារីធម៍ចំលែកអាចខុសគ្នាចាប់ពីករណីមួយទៅករណីមួយ ប៉ុន្តែរចនាសម្ព័ន្ធសរុបគឺដូចខាងក្រោម៖

1. ជ្រើសរើសប្រជាជនដើម G⊂Γ
2. ជ្រើសរើសដោយចៃដន្យពីលើប្រតិបត្តិការណ៍មួយដែលនឹងត្រូវអនុវត្តនៅជំហាននេះ៖ ជំនួស ឬ បម្លែង
3. ជំនួស៖

• ជ្រើសរើសដោយចៃដន្យពីរកោសិការី g₁, g₂ ∈ G
• គណនាជំនួស g=crossover(g₁,g₂)
• បើ fit(g)<fit(g₁) ឬ fit(g)<fit(g₂) នោះដូរកោសិការីដែលសមស្របក្នុងប្រជាជនជាមួយ g។

4. បម្លែង - ជ្រើសរើសកោសិការីចៃដន្យ g∈G ហើយដូរវាជា mutate(g)
5. ត្រលប់មកជំហានទី 2 រហូតដល់យើងទទួលបានតម្លៃ fit តិចគ្រប់គ្រាន់ ឬដល់ដល់កំណត់ចំនួនជំហាន។

បុព្វហេតុទូទៅ

បុព្វហេតុដែលជាធម្មតាត្រូវបានដោះស្រាយដោយអាល់ហ្គារីធម៍ចំលែករួមមាន៖

1. ការប្រសិទ្ធភាពពេលវេលាកំណត់តារាចរ
2. ការវេចខ្ចប់ប្រសើរបំផុត
3. ការកាត់កៅអីប្រសើរបំផុត
4. ការបង្វិលស្វែងរកឲ្យលឿនឡើង

✍️ មេរៀនអនុវត្ត៖ អាល់ហ្គារីធម៍ចំលែក

បន្តការរៀនរបស់អ្នកនៅក្នុងសៀវភៅដូចខាងក្រោម៖

ទៅកាន់ សៀវភៅនេះ ដើម្បីមើលឧទាហរណ៍ពីរជាមួយអាល់ហ្គារីធម៍ចំលែក៖

1. ការបែងចែកមូលដ្ឋានយ៉ាងត្រឹមត្រូវ
2. បញ្ហា Queens 8

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

អាល់ហ្គារីធម៍ចំលែកត្រូវបានប្រើដោះស្រាយបញ្ហាច្រើន មានរួមទាំងបញ្ហាឡូហ្សីស្ទីក និងការស្វែងរក។ វាលនេះទទួលបំផុតបញ្ញាបណ្ដា ដែលផ្ទុយពីការស្រាវជ្រាវដែលបញ្ចូលប្រធានបទក្នុងចំណោមវិជ្ជា ចិត្តវិទ្យា និងវិទ្យាសាស្រ្តកុំព្យូទ័រ។

🚀 ឧបសគ្គ

"អាល់ហ្គារីធម៍ចំលែកគឺសាមញ្ញក្នុងការអនុវត្ត ប៉ុន្តែឥរិយាបថរបស់វារឹងប៉ឹងក្នុងការយល់។" ប្រភព សូមធ្វើការស្រាវជ្រាវដើម្បីរកការអនុវត្តអាល់ហ្គារីធម៍ចំលែកមួយ ដូចជា ដោះស្រាយសោគូម៉ូ រួចពន្យល់របៀបវាដំណើរការជាគំនូសបរិយាយ ឬផែនទីប្រែកម្មវិធី។

ការប្រលងបន្ទាប់គេរៀន

ការត្រួតពិនិត្យ និង រៀនផ្ទាល់ខ្លួន

មើល វីដេអូដ៏អស្ចារ្យនេះ បង្ហាញអំពីរបៀបកុំព្យូទ័រអាចរៀនលេងហ្គេម Super Mario ដោយប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទ ដែលបានហ្វឹកហាត់ដោយអាល់ហ្គារីធម៍ចំលែក។ យើងនឹងរៀនបន្ថែមអំពីការរៀនកុំព្យូទ័រលេងហ្គេមដូចនេះ នៅក្នុងផ្នែកបន្ទាប់។

ការងារ៖ សមីការដាយូហ្វង់ទីន

គោលបំណងរបស់អ្នកគឺដោះស្រាយសមីការដែលហៅថា សមីការ​ដាយូហ្វង់ទីន - សមីការដែលមានឫសគោលគតិជាចំនួនគត់។ ឧទាហរណ៍ ពិនិត្យសមីការ a+2b+3c+4d=30។ អ្នកត្រូវស្វែងរកឫសគោលគត់ដែលបំពេញសមីការនេះ។

ការប្រឹក្សានេះបានចាប់ផ្អើលពី ការប្រកាសនេះ។

កំណត់សម្គាល់៖

1. អ្នកអាចពិចារណាឫសគោលគតិជាតំបន់ [0;30]
2. ជាកោសិការី សូមពិចារណាប្រើបញ្ជីតម្លៃឫសគោលគតិ

ប្រើ Diophantine.ipynb ដើម្បីជាចំណុចចាប់ផ្តើម។

---

ការបដិសេធ៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI Co-op Translator។ ទោះបីជាយើងខិតខំរកភាពត្រឹមត្រូវ ក៏ត្រូវស្គាល់ថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិអាចមានកំហុស ឬភាពមិនច្បាស់លាស់។ ឯកសារដើមជាភាសាមูลដ្ឋានគឺជាទីតាំងផ្លូវការជាភាគី។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ សូមណែនាំឱ្យធ្វើការបកប្រែដោយជំនាញមនុស្សវិជ្ជាជីវៈ។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ខុស ឬការបកស្រាយខុសណាមួយដែលកើតឡើងពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះទេ។