FANDOM


ကမ္ဘာဦးမှယနေ့တိုင် သတ္တဝါမျိုးစိတ်ပေါင်းများစွာ ပေါ်ထွန်းခဲ့ရာ သဘာ၀ကိုလိုက်လျောညီထွေစွာနေထိုင်နိုင်စွမ်းရှိသောသက်ရှိမျိုးစိတ်များသာ ယနေ့ထက်တိုင်ကျန်ရှိနေခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အင်အားကြီးသည်ငယ်သညမကွဲပြားဘဲ သဘာ၀တရားကို မိမိနည်းမိမိဟန်ဖြင့် သင့်လျော်စွာပြောင်းလဲခဲ့ပြီး မျိုးဆက်တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့်ပေါ်ပေါက်ခဲ့ရာမှ မျိုးတုန်းပျောက်ကွယ်ခြင်းမရှိသော သက်ရှိမျိုးစိတ်များသည် ခိုင်မာသောဗီဇလက္ခဏာများပို၍ ပီပြင်လာခဲ့သည်။

Genetic Algorithm သည်အထက်ပါဖြစ်စဉ်ကို အတုယူကာ ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများဖြေရှင်းရန်နှင့် ခက်ခဲသော ရှာဖွေမှုအသစ်များကို လုပ်ဆောင်သည့် အစီအစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဇီ၀ဗေဒဖြစ်စဉ်များဖြစ်သော ဗီဇလက်ဆင့်ကမ်းခြင်း(Inheritance)၊ ပြောင်းလဲခြင်း(Mutation)၊ မျိုးပွားရန် သဘာ၀တရား၏အထောက်အပံ့ရရှိခြင်း(Selection)နှင့် မိဘများ၏ ခရိုမိုဆုမ်း အချိုးအစားများကို ကျပန်းရရှိခြင်း (Crossover) တို့ကို Genetic Algorithm များတွင် တွင်ကျယ်စွာထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါသည်။

ချားလ်စ်ဒါဝင်၏ Evolution Theory ကိုအတုယူကာရေးသားသော Evolutionary Algorithm ပေါင်းများစွာရှိပါသည်။ Genetic Algorithm သည်ပို၍အဆင့်မြင်ရှုပ်ထွေးပြီး ချဉ်းကပ်ပုံများစွာရှိသည့်အလျောက် အသုံးချမှုများသည်လဲ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် သူ့နည်းသူ့ဟန်အလျောက်တွင်ကျယ်စွာရှိနေပြီဖြစ်သည်။



ယနေ့ခေတ်တွင် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ အင်ဂျင်နီယာ၊ ဆေးဝါးစမ်းသပ်မှု၊ စစ်မှုရေးရာ၊ သိပ္ပံပညာနှင့် အာကာသနည်းပညာများတွင်လဲ ကျယ်ပြန့်စွာနေရာယူနေပြီဖြစ်ပါသည်။

Genetic Algorithms

Genetic Algorithms