सिंपल जेनेटिक एल्गोरिदम क्या है? (What is Simple Genetic Algorithm?)

सिंपल जेनेटिक एल्गोरिदम (Simple Genetic Algorithm - SGA) एक **इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम** है, जो जैविक विकास (Biological Evolution) के सिद्धांतों को कम्प्यूटेशनल रूप में लागू करता है। यह चार्ल्स डार्विन के **"सर्वाइवल ऑफ द फिटेस्ट"** (Survival of the Fittest) सिद्धांत पर आधारित है और सर्वोत्तम समाधान खोजने के लिए **चयन (Selection), क्रॉसओवर (Crossover), और उत्परिवर्तन (Mutation)** का उपयोग करता है।

सिंपल जेनेटिक एल्गोरिदम का परिचय

SGA एक **हीuristic सर्च मेथड** है, जिसका उपयोग जटिल अनुकूलन समस्याओं (Optimization Problems) को हल करने के लिए किया जाता है। यह **बड़ी खोज जगह (Search Space)** में कार्य करता है और **लोकल ऑप्टिमा से बचने** में मदद करता है।

सिंपल जेनेटिक एल्गोरिदम के घटक (Components of SGA)

SGA निम्नलिखित प्रमुख घटकों से मिलकर बना होता है:

1. प्रारंभिक जनसंख्या (Initial Population)

• समाधानों (Chromosomes) का एक सेट होता है।
• प्रत्येक समाधान **बाइनरी स्ट्रिंग (Binary String)** या अन्य प्रारूप में प्रस्तुत किया जाता है।

2. फिटनेस फंक्शन (Fitness Function)

• प्रत्येक समाधान की गुणवत्ता का मूल्यांकन करता है।
• बेहतर फिटनेस वाले क्रोमोजोम को अधिक प्राथमिकता मिलती है।

3. चयन (Selection)

• बेहतर फिटनेस वाले समाधानों को अगले चरण के लिए चुना जाता है।
• **रूले व्हील सेलेक्शन (Roulette Wheel Selection)** और **टूर्नामेंट सेलेक्शन (Tournament Selection)** का उपयोग किया जाता है।

4. क्रॉसओवर (Crossover)

• दो पेरेंट्स के जीन को मिलाकर नए समाधान उत्पन्न किए जाते हैं।
• **सिंगल-पॉइंट क्रॉसओवर, मल्टी-पॉइंट क्रॉसओवर, यूनिफॉर्म क्रॉसओवर** जैसी तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

5. उत्परिवर्तन (Mutation)

• कुछ जीन्स को बदलकर विविधता बनाए रखी जाती है।
• यह **लोकल ऑप्टिमा से बचने** में मदद करता है।

6. समाप्ति शर्त (Termination Condition)

• जब सर्वोत्तम समाधान मिल जाता है या अधिकतम पीढ़ियाँ (Generations) पूरी हो जाती हैं, तो एल्गोरिदम समाप्त हो जाता है।

सिंपल जेनेटिक एल्गोरिदम का कार्य करने का तरीका

SGA निम्नलिखित चरणों में कार्य करता है:

1. **शुरुआती जनसंख्या** बनाएं।
2. प्रत्येक क्रोमोजोम के लिए **फिटनेस वैल्यू** की गणना करें।
3. सर्वश्रेष्ठ फिटनेस वाले क्रोमोजोम को **चयन करें**।
4. **क्रॉसओवर** ऑपरेशन लागू करें और नए बच्चे उत्पन्न करें।
5. **म्यूटेशन** ऑपरेशन लागू करें और विविधता बनाए रखें।
6. नई जनसंख्या से पुनः चरण 2 से प्रक्रिया दोहराएँ जब तक कि **समाप्ति शर्त** पूरी न हो जाए।

सिंपल जेनेटिक एल्गोरिदम का उदाहरण

मान लीजिए कि हमें **f(x) = x²** का अधिकतम मान खोजना है, जहाँ x एक 4-बिट बाइनरी स्ट्रिंग में कोडेड है।

बाइनरी स्ट्रिंग (Chromosome)	डेसिमल वैल्यू (x)	फिटनेस वैल्यू (f(x) = x²)
0000	0	0
0001	1	1
0010	2	4
1111	15	225

इस उदाहरण में, **1111 (15)** क्रोमोजोम का फिटनेस मान सबसे अधिक है, इसलिए यह हमारा सर्वोत्तम समाधान होगा।

SGA के अनुप्रयोग (Applications of SGA)

1. अनुकूलन समस्याएँ (Optimization Problems)

• ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम (TSP)
• नेटवर्क रूटिंग ऑप्टिमाइज़ेशन

2. मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग (Machine Learning & Data Mining)

• फीचर सेलेक्शन और डेटा क्लस्टरिंग

3. रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Robotics & AI)

• स्वायत्त रोबोट्स के लिए निर्णय लेना

4. हेल्थकेयर और बायोइन्फॉर्मेटिक्स (Healthcare & Bioinformatics)

• DNA अनुक्रमण (DNA Sequencing)

SGA के लाभ (Advantages of SGA)

• यह **गैर-रेखीय समस्याओं** को हल कर सकता है।
• स्थानीय अधिकतम (Local Optima) से बचने में मदद करता है।
• इसे **मल्टी-ऑब्जेक्टिव ऑप्टिमाइजेशन** में उपयोग किया जा सकता है।

SGA की सीमाएँ (Limitations of SGA)

• यह कभी-कभी **सही समाधान की गारंटी नहीं देता**।
• गणना महंगी (Computationally Expensive) हो सकती है।

निष्कर्ष

Simple Genetic Algorithm (SGA) एक मजबूत इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम है, जो जटिल समस्याओं के लिए **अनुकूलन समाधान प्रदान करता है**। यह मशीन लर्निंग, रोबोटिक्स, ऑप्टिमाइज़ेशन, और बायोइन्फॉर्मेटिक्स जैसे कई क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।