জেনেটিক অ্যালগরিদম হলো জেনেটিক ইনহেরিটেন্সের প্রক্রিয়া ব্যবহার করে ম্যাথেম্যাটিক্যাল স্ট্রাকচার। এগুলো বিশাল রেঞ্জের অ্যানালিটিক্যাল সমস্যায় সফলভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। ডেটা মাইনিং মানব বোঝাপড়া এবং ইনফরমেশনের অটোমেটিক অ্যানালাইসিসকে সংযুক্ত করে প্যাটার্ন বা কি রিলেশনশিপ খুঁজে বের করতে।
একটি বড় ডেটাবেস দেওয়া থাকলে যেটি একাধিক ভেরিয়েবলে রিপ্রেজেন্টেড, লক্ষ্য হলো ডেটাবেসে সবচেয়ে ইন্টারেস্টিং প্যাটার্ন কার্যকরভাবে খুঁজে বের করা। জেনেটিক অ্যালগরিদম কিছু সফ্টওয়্যারের ইন্টারেস্টিং প্যাটার্ক চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়েছে। এগুলো সাধারণত ডেটা মাইনিং-এ অন্যান্য অ্যালগরিদমের এক্সিকিউশন উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদম, অন্য অ্যাসোসিয়েশন রুল।
জেনেটিক অ্যালগরিদম একটি নির্দিষ্ট ডেটা স্ট্রাকচার দরকার। এগুলো একটি পপুলেশন ওপর কাজ করে যাতে ক্যাটাগরিক্যাল স্ট্রাকচারে ক্যারাক্টারিস্টিক্স ডিফাইন করা থাকে। জেনেটিক্সের সাথে সাদৃশ্য হলো পপুলেশন (জিনস) ক্যারাক্টারিস্টিক্স ধারণ করে। জেনেটিক অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করার একটি পদ্ধতি হলো অপারেটর (রিপ্রোডাকশন, ক্রসওভার, সিলেকশন) ব্যবহার করা মিউটেশনের বৈশিষ্ট্যের সাথে পরবর্তী জেনারেশনের সম্ভাব্য ভালো কম্বিনেশন উন্নত করতে।
জেনেটিক অ্যালগরিদম প্রসেস
এটি র্যান্ডমলি পেরেন্টস সিলেক্ট করে।
ক্রসওভার দিয়ে রিক্রিয়েট করা হয়।
রিপ্রোডাকশন হলো কোন একক এন্টিটি সারভাইভ করবে সেটি সিলেক্ট করা। অন্য কথায়, কিছু অবজেক্টিভ ফাংশন বা সিলেকশন ফিচার দরকার সারভাইভাল নির্ধারণ করতে। ক্রসওভার ভবিষ্যতের এন্টিটি প্রোডাকশনে পরিবর্তন বর্ণনা করে।
একটি ফিটনেস ফাংশন দিয়ে পরবর্তী জেনারেশনের জন্য সারভাইভорস সিলেক্ট করা হয়।
মিউটেশন হলো সার্ভিস যাতে র্যান্ডমলি চয়নিত অ্যাট্রিবিউট র্যান্ডমলি সিলেক্টেড এন্টিটিগুলোর পরবর্তী অপারেশনে ট্রান্সফর্ম করা হয়।
এটি রিপিট করা হয় যতক্ষণ না একটি দিয়ে गये ফিটনেস লেভেল অর্জন হয়, বা বর্তমান ইটেরেশনের সংখ্যা পৌঁছায়।
জেনেটিক অ্যালগরিদম প্যারামিটার ধারণ করে: পপুলেশন সাইজ, ক্রসওভার রেট, এবং মিউটেশন রেট।
জেনেটিক অ্যালগরিদমের সুবিধা
জেনেটিক অ্যালগরিদম খুব অ্যাক্সেসিবল তৈরি ও ভ্যালিডেট করার জন্য যা এটিকে অত্যন্ত আকর্ষণীয় করে তোলে যদি ব্যবহার করা হয়।
অ্যালগরिदমটি প্যারালেল, অর্থাৎ এটি বড় পপুলেশন দক্ষতার সাথে ব্যবহার করতে পারে। অ্যালগরিদমটি কার্যকরও কারণ যদি এটি একটি খারাপ ইনিশিয়াল সলিউশন দিয়ে শুরু হয়, এটি দ্রুত সেরা সমাধান দিকে প্রগ্রেস করতে পারে।
মিউটেশনের ব্যবহার মেথডটিকে গ্লোবাল অপ্টিমা চিহ্নিত করার জন্য উপযুক্ত করে এমন অনেক নন-লিনিয়ার প্রব্লেম রুলসে। মেথডটি ইনফরমেশন ডিস্ট্রিবিউশন সম্পর্কে জ্ঞান দরকার নয়।
জেনেটিক অ্যালগরিদমের অসুবিধা
জেনেটিক অ্যালগরিদম ডেটা সেটকে ম্যাপ করার প্রয়োজন যেখানে অ্যাট্রিবিউটের ডিসক্রিট ভ্যালু থাকে জেনেটিক অ্যালগরিদমের সাথে কাজ করার জন্য। এটি সাধারণত সম্ভব কিন্তু কন্টিনিউয়াস ভেরিয়েবল ডিল করার সময় ডিটেইলড ইনফরমেশনের বড় অংশ হারাতে পারে।
ইনফরমেশনকে ক্যাটাগরিক্যাল ফর্মে কোড করার সময় অনিচ্ছাকৃতভাবে ডেটাতে বায়াস আনে।
ডেটা সেটের আকারের ওপর কিছু চেক রয়েছে যা জেনেটিক অ্যালগরিদম দিয়ে বিবেচনা করা যায়।
খুব বড় ডেটা সেটের জন্য, স্যাম্পলিং গুরুত্বপূর্ণ, যা একই ডেটা সেটের ওপর একাধিক রান-এ বিভিন্ন ফলাফল আনে।
