البرمجة الجينية

الموسوعة الحرة

البرمجة الجينية ( GP ) هي خوارزمية تطورية ، وهي تقنية ذكاء اصطناعي تحاكي التطور الطبيعي، وتعمل على مجموعة من البرامج. وتطبق عوامل وراثية تشمل الاختيار وفقًا لمقياس لياقة محدد مسبقًا ، والطفرة ، والتهجين .

تتضمن عملية التزاوج استبدال أجزاء محددة من أزواج مختارة (الآباء) لإنتاج ذرية جديدة ومختلفة تُصبح جزءًا من الجيل الجديد من البرامج. تُنسخ بعض البرامج التي لم تُختر للتكاثر من الجيل الحالي إلى الجيل الجديد. أما الطفرة فتتضمن استبدال جزء عشوائي من برنامج بجزء عشوائي آخر. ثم تُطبق عملية الاختيار والعمليات الأخرى بشكل متكرر على الجيل الجديد من البرامج.

عادةً، يكون أفراد كل جيل جديد أكثر لياقةً من أفراد الجيل السابق، وغالبًا ما يكون برنامج أفضل جيل أفضل من برامج أفضل الأجيال السابقة. وينتهي التطور عادةً عندما يصل برنامجٌ ما إلى مستوى كفاءة أو لياقة محدد مسبقًا.

قد يحدث، بل ويحدث غالبًا، أن تؤدي عملية تشغيل معينة للخوارزمية إلى تقارب مبكر نحو قيمة عظمى محلية لا تمثل حلاً أمثل عالميًا، بل ولا حتى حلاً جيدًا. وعادةً ما يتطلب الأمر إجراء عمليات تشغيل متعددة (من عشرات إلى مئات) للحصول على نتيجة جيدة جدًا. وقد يكون من الضروري أيضًا أن يكون حجم المجموعة الأولية كبيرًا وأن تتسم الأفراد بتنوع كبير لتجنب المشاكل.

تاريخ

ربما يعود أول ذكر لاقتراح تطوير البرامج إلى آلان تورينج عام 1950 في كتابه " آلات الحوسبة والذكاء ". ثم مرت فترة 25 عامًا قبل نشر جون هولاند كتابه "التكيف في الأنظمة الطبيعية والاصطناعية" الذي وضع الأسس النظرية والتجريبية لهذا العلم. وفي عام 1981، أثبت ريتشارد فورسيث نجاح تطوير برامج صغيرة، ممثلة بأشجار، لتصنيف أدلة مسرح الجريمة لصالح وزارة الداخلية البريطانية. [ 1 ]

على الرغم من أن فكرة تطوير البرامج، بدءًا بلغة البرمجة ليسب ، كانت رائجة بين طلاب جون هولاند، [ 2 ] إلا أنه لم يتم نشر برامج مطورة بلغتين مصممتين خصيصًا لهذا الغرض إلا بعد تنظيمهم أول مؤتمر للخوارزميات الجينية في بيتسبرغ، [ 3 ] حيث تضمن ذلك أول بيان للبرمجة الجينية الحديثة "القائمة على الأشجار" (أي اللغات الإجرائية المنظمة في هياكل قائمة على الأشجار والتي يتم تشغيلها بواسطة عوامل تشغيل الخوارزميات الجينية المُعرَّفة بشكل مناسب). في عام 1988، حصل جون كوزا (وهو أيضًا طالب دكتوراه لدى جون هولاند) على براءة اختراع لاختراعه خوارزمية جينية لتطوير البرامج. [ 4 ] تبع ذلك نشر بحثه في المؤتمر الدولي المشترك للذكاء الاصطناعي IJCAI-89. [ 5 ]

أعقب ذلك نشر كوزا 205 بحثًا حول "البرمجة الجينية"، وهو مصطلح صاغه ديفيد غولدبيرغ، وهو أيضًا طالب دكتوراه لدى جون هولاند. [ 6 ] ومع ذلك، فإن سلسلة الكتب الأربعة التي ألفها كوزا، والتي بدأت في عام 1992 [ 7 ] مصحوبة بمقاطع فيديو، [ 8 ] هي التي رسخت مفهوم البرمجة الجينية فعليًا. بعد ذلك، شهد عدد المنشورات توسعًا هائلًا مع إصدار "ببليوغرافيا البرمجة الجينية"، التي تجاوزت 10000 مدخل. [ 9 ] في عام 2010، أدرج كوزا [ 10 ] 77 نتيجة أظهرت قدرة البرمجة الجينية على منافسة البشر.

لم يكن خروج البرمجة الجينية عن التمثيلات الجامدة ذات الطول الثابت، التي كانت سائدة في نماذج الخوارزميات الجينية المبكرة، أمرًا غير مسبوق تمامًا. فقد أرست الأعمال المبكرة حول التمثيلات ذات الطول المتغير الأساسَ لذلك. ومن الأمثلة البارزة على ذلك الخوارزميات الجينية غير المنتظمة، التي أدخلت كروموسومات غير منتظمة ذات طول متغير لمعالجة اضطراب الوحدات البنائية والتحيز الموضعي في الخوارزميات الجينية القياسية. [ 11 ] ومن الأمثلة السابقة الأخرى برمجة مسار الروبوت، حيث شفرت تمثيلات الجينوم تعليمات البرنامج لحركات الروبوت - وهي هياكل متغيرة الطول بطبيعتها. [ 12 ] وحتى قبل ذلك، اقترح كافيكيو تمثيلات ذات طول غير ثابت في أطروحة دكتوراه، حيث استكشف البحث التكيفي باستخدام التطور المحاكى. وقد وفر عمله أفكارًا أساسية لهياكل البرامج المرنة. [ 13 ]

في عام ١٩٩٦، أسس كوزا المؤتمر السنوي للبرمجة الجينية، [ ١٤ ] والذي تلاه في عام ١٩٩٨ مؤتمر EuroGP السنوي، [ ١٥ ] وأول كتاب [ ١٦ ] ضمن سلسلة كتب البرمجة الجينية التي حررها كوزا. وشهد عام ١٩٩٨ أيضًا صدور أول كتاب دراسي في البرمجة الجينية. [ ١٧ ] استمرت البرمجة الجينية في الازدهار، مما أدى إلى ظهور أول مجلة متخصصة في البرمجة الجينية [ ١٨ ] ، وبعد ثلاث سنوات (٢٠٠٣) أسس ريك ريولو ورشة العمل السنوية لنظرية البرمجة الجينية وتطبيقها (GPTP). [ ١٩ ] [ ٢٠ ] ولا تزال الأبحاث المتعلقة بالبرمجة الجينية تُنشر في العديد من المؤتمرات والمجلات المتخصصة. ويوجد اليوم تسعة عشر كتابًا في البرمجة الجينية، بما في ذلك العديد من الكتب المخصصة للطلاب. [ ١٧ ]

الجدول الزمني للخوارزميات المختارة في EP [ 21 ]
سنةوصفمرجع
1992تقديم البرمجة الجينية كمجموعات من برامج الحاسوب المُهجنة وراثيًا[ 22 ]
2000البرمجة الجينية الديكارتية[ 23 ]
2000البرمجة الجينية الموجهة بالقواعد النحوية - يتم تطبيق تقليم القواعد النحوية الديناميكي في مرحلة التهيئة[ 24 ]
2001برمجة التعبير الجيني[ 25 ]
2012البرمجة الجينية متعددة الجينات – مزيج من الطريقة الكلاسيكية لتقدير المعلمات واختيار البنية[ 26 ]
2012البرمجة الدلالية الهندسية - البحث المباشر في فضاء الدلالات الأساسية للبرامج[ 27 ]
2015طبيب عام بديل[ 28 ]
2015دلالات الميمات GP[ 29 ]
2017البرمجة الجينية الإحصائية – معلومات إحصائية تُستخدم لإنشاء أشجار فرعية ذات بنية جيدة[ 30 ]
2018البرمجة الغاوسية متعددة الأبعاد – تمثيل برمجي جديد للميزات متعددة الأبعاد[ 31 ]

العمل التأسيسي في طب الأسرة

تتسم الأعمال المبكرة التي مهدت الطريق لمواضيع البحث والتطبيقات الحالية في البرمجة الجينية بالتنوع، وتشمل توليف البرمجيات وإصلاحها، والنمذجة التنبؤية، واستخراج البيانات، [ 32 ] والنمذجة المالية، [ 33 ] والمستشعرات البرمجية، [ 34 ] والتصميم، [ 35 ] ومعالجة الصور. [ 36 ] غالبًا ما تستخدم التطبيقات في بعض المجالات، مثل التصميم، تمثيلات وسيطة، [ 37 ] مثل ترميز فريد جرو الخلوي. [ 38 ] وقد كان الإقبال الصناعي كبيرًا في العديد من المجالات، بما في ذلك التمويل، والصناعات الكيميائية، والمعلوماتية الحيوية، [ 39 ] [ 40 ] وصناعة الصلب. [ 41 ]

طُرق

تمثيل البرنامج

دالة ممثلة ببنية شجرية

تُطوّر البرمجة الجينية برامج الحاسوب، التي تُمثّل تقليديًا في الذاكرة على شكل هياكل شجرية . [ 42 ] يمكن تقييم الأشجار بسهولة بطريقة تكرارية. تحتوي كل عقدة داخلية على دالة مُعامل، وتحتوي كل عقدة طرفية على مُعامل، مما يُسهّل تطوير وتقييم التعبيرات الرياضية. ولذلك، تُفضّل البرمجة الجينية تقليديًا استخدام لغات البرمجة التي تُجسّد الهياكل الشجرية بشكل طبيعي (على سبيل المثال، لغة ليسب ؛ كما أن لغات البرمجة الوظيفية الأخرى مناسبة أيضًا).

تم اقتراح تمثيلات غير شجرية وتطبيقها بنجاح، مثل البرمجة الجينية الخطية ، والتي قد تناسب لغات البرمجة الإجرائية التقليدية . [ 43 ] [ 44 ] يستخدم برنامج البرمجة الجينية التجاري Discipulus الاستقراء التلقائي لرمز الآلة الثنائي ("AIM") [ 45 ] لتحقيق أداء أفضل. تستخدم μGP [ 46 ] الرسوم البيانية المتعددة الموجهة لإنشاء برامج تستغل بنية لغة التجميع المعطاة استغلالًا كاملًا . تستخدم برمجة التعبيرات المتعددة رمزًا ثلاثي العناوين لترميز الحلول. تشمل تمثيلات البرامج الأخرى التي أُجريت عليها أبحاث وتطويرات كبيرة برامج الآلات الافتراضية القائمة على المكدس، [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] وسلاسل الأعداد الصحيحة التي تُربط بلغات برمجة عشوائية عبر القواعد النحوية. [ 50 ] [ 51 ] البرمجة الجينية الديكارتية هي شكل آخر من أشكال البرمجة الجينية، والتي تستخدم تمثيلًا بيانيًا بدلًا من التمثيل الشجري المعتاد لترميز برامج الحاسوب.

تحتوي معظم التمثيلات على شفرة غير فعالة بنيويًا ( إنترونات ). قد تبدو هذه الجينات غير المشفرة عديمة الفائدة لعدم تأثيرها على أداء أي فرد. مع ذلك، فإنها تُغير احتمالات توليد ذرية مختلفة في ظل عوامل التباين، وبالتالي تُغير خصائص التباين للفرد . تُشير التجارب إلى تقارب أسرع عند استخدام تمثيلات البرامج التي تسمح بوجود هذه الجينات غير المشفرة، مقارنةً بتمثيلات البرامج التي لا تحتوي على أي جينات غير مشفرة. [ 52 ] [ 53 ] قد تحتوي النسخ على أشجار بها إنترونات وأخرى بدونها؛ وتُسمى الأخيرة بالأشجار الكنسية. تم تقديم عوامل تقاطع كنسية خاصة تحافظ على البنية الكنسية للآباء في أبنائهم.

التهيئة

تشمل طرق إنشاء المجموعة السكانية الأولية ما يلي: [ 54 ]

  • يقوم برنامج Grow بإنشاء الأفراد بشكل متسلسل. يتم إنشاء كل شجرة GP بدءًا من الجذر، مما يؤدي إلى إنشاء عقد وظيفية مع أبناء بالإضافة إلى عقد طرفية حتى عمق معين.
  • يشبه وضع "Full" وضع "Grow" . الفرق هو أن جميع فروع الشجرة لها نفس العمق المحدد مسبقًا.
  • يؤدي التوزيع المتدرج بالتساوي إلى تكوين مجتمع يتكون منمد-1{\displaystyle md-1}أجزاء وعمق أقصى منمد{\displaystyle md}لأشجارها. يبلغ أقصى عمق للجزء الأول 2، والثاني 3، وهكذا حتىمد-1{\displaystyle md-1}الجزء رقم - ذو العمق الأقصىمد{\displaystyle md}يتم إنشاء نصف كل جزء بواسطة Grow ، بينما يتم إنشاء الجزء الآخر بواسطة Full .

اختيار

الاختيار هو عملية يتم من خلالها انتقاء أفراد معينين من الجيل الحالي ليكونوا آباءً للجيل القادم. ويتم اختيار هؤلاء الأفراد احتماليًا بحيث يكون للأفراد ذوي الأداء الأفضل فرصة أكبر للاختيار. [ 20 ] يُعد اختيار البطولة الطريقة الأكثر شيوعًا في البرمجة الجينية ، على الرغم من أن طرقًا أخرى، مثل اختيار اللياقة المتناسبة ، واختيار المعجم، [ 55 ] وغيرها، أثبتت تفوقها في حل العديد من مسائل البرمجة الجينية.

إن النخبوية، التي تنطوي على زرع الجيل التالي بأفضل فرد (أو أفضل n فرد) من الجيل الحالي، هي أسلوب يستخدم أحيانًا لتجنب التراجع.

كروس أوفر

تقاطع الشجرة الفرعية للبرمجة الجينية

في البرمجة الجينية، يُختار فردان مناسبان من بين أفراد المجموعة ليكونوا أبوين لطفل واحد أو طفلين. في البرمجة الجينية الشجرية، يُمثَّل هذان الأبوان بأشجار معكوسة تشبه أشجار لغة ليسب، حيث تقع عقد الجذر في الأعلى. في عملية التزاوج بين الأشجار الفرعية، تُختار شجرة فرعية عشوائيًا من كل أب (مُظلَّلة باللون الأصفر في الرسوم المتحركة). في الأب المُتبرِّع بالجذر (في الرسوم المتحركة على اليسار)، تُزال الشجرة الفرعية المختارة وتُستبدل بنسخة من الشجرة الفرعية المختارة عشوائيًا من الأب الآخر، لتكوين شجرة فرعية جديدة.

أحيانًا يُستخدم التزاوج بين فرعين، وفي هذه الحالة لا تُحذف الشجرة الفرعية المُزالة (في الرسوم المتحركة على اليسار) ببساطة، بل تُنسخ إلى نسخة من الشجرة الأب الثانية (هنا على اليمين)، لتحل محلها (في النسخة) شجرة فرعية مختارة عشوائيًا. وهكذا، يأخذ هذا النوع من تزاوج الأشجار الفرعية شجرتين متوافقتين ويُنتج شجرتين فرعيتين.

يشترك النهج القائم على الأشجار في البرمجة الجينية في أوجه تشابه هيكلية وإجرائية مع أساليب التزاوج السابقة القائمة على المعرفة والموجهة نحو الطوبولوجيا. وعلى وجه التحديد، يُظهر كل من التزاوج التناظري والتزاوج المتجانس، وكلاهما مُطبق في تخطيط مسار الروبوت، تشابهاً مع عمليات الشجرة الفرعية في البرمجة الجينية الشجرية. وقد وُصفت آليات التزاوج هذه في سياق استراتيجيات التحسين الاستدلالية في مجال الروبوتات. [ 56 ]

النسخ

بعض الأفراد الذين يتم اختيارهم وفقًا لمعايير اللياقة لا يشاركون في عملية التهجين، ولكن يتم نسخهم إلى الجيل التالي، على غرار التكاثر اللاجنسي في العالم الطبيعي. وقد يكونون عرضة للطفرات أيضًا.

الطفرة

رسم متحرك لعملية إنشاء طفل باستخدام البرمجة الجينية عن طريق تغيير الأصل، وإزالة الشجرة الفرعية، واستبدالها بشفرة عشوائية.

توجد أنواع عديدة من الطفرات في البرمجة الجينية. تبدأ هذه الطفرات من أصل سليم نحويًا، وتهدف إلى إنشاء نسل سليم نحويًا بشكل عشوائي. في الرسوم المتحركة، يتم اختيار شجرة فرعية عشوائيًا (مُظللة باللون الأصفر). ثم تُزال وتُستبدل بشجرة فرعية مُولّدة عشوائيًا.

تختار بعض عمليات الطفرة ورقة (عقدة خارجية) من الشجرة وتستبدلها بورقة مختارة عشوائيًا. وتتمثل طفرة أخرى في اختيار دالة (عقدة داخلية) عشوائيًا واستبدالها بدالة أخرى لها نفس عدد المعاملات (عدد المدخلات). تختار طفرة الرفع شجرة فرعية عشوائيًا وتستبدلها بشجرة فرعية داخلها. وبالتالي، تضمن طفرة الرفع تصغير حجم الشجرة الفرعية. يضمن استبدال الورقة والدالة ذات عدد المعاملات المماثل أن يكون حجم الشجرة الفرعية مساويًا لحجم الشجرة الأصلية. بينما قد تميل طفرة الشجرة الفرعية (كما في الرسوم المتحركة)، اعتمادًا على الدالة ومجموعات المحطات الطرفية، إلى زيادة حجم الشجرة أو تقليله. وتحاول عمليات الطفرة الأخرى القائمة على الشجرة الفرعية التحكم بدقة في حجم الشجرة الفرعية البديلة، وبالتالي حجم الشجرة الفرعية.

وبالمثل، هناك أنواع عديدة من الطفرات في البرمجة الجينية الخطية، يحاول كل منها ضمان أن يكون الطفل المتحول صحيحًا نحويًا.

التطبيقات

استُخدمت البرمجة الجينية بنجاح كأداة برمجة آلية ، وأداة تعلّم آلي، ومحرك آلي لحل المشكلات. [ 20 ] وتُعدّ البرمجة الجينية مفيدة بشكل خاص في المجالات التي لا يُعرف فيها الشكل الدقيق للحل مسبقًا، أو عندما يكون الحل التقريبي مقبولًا (ربما لصعوبة إيجاد الحل الدقيق). ومن تطبيقات البرمجة الجينية: ملاءمة المنحنيات، ونمذجة البيانات، والانحدار الرمزي ، واختيار الميزات ، والتصنيف. ويذكر جون ر. كوزا 76 حالة تمكنت فيها البرمجة الجينية من إنتاج نتائج تُنافس النتائج التي يُنتجها البشر (وتُسمى نتائج تُنافس البشر). [ 57 ] ومنذ عام 2004، يُقيم المؤتمر السنوي للحوسبة الجينية والتطورية ( GECCO ) مسابقة جوائز تُسمى "جوائز المنافسة البشرية" (Hudies)، [ 58 ] حيث تُقدّم جوائز نقدية للنتائج التي تُنافس البشر والتي تُنتجها أيٌّ من أشكال الحوسبة الجينية والتطورية. وقد فازت البرمجة الجينية بالعديد من الجوائز في هذه المسابقة على مرّ السنين.

البرمجة الجينية الميتا

البرمجة فوق الجينية هي تقنية التعلم الفائق المقترحة لتطوير نظام برمجة جينية باستخدام البرمجة الجينية نفسها. تفترض هذه التقنية أن الكروموسومات والتهجين والطفرة قد تطورت ذاتيًا، وبالتالي، كما هو الحال في نظائرها في الحياة الواقعية، ينبغي السماح لها بالتغير من تلقاء نفسها بدلًا من أن يحددها مبرمج بشري. اقترح يورغن شميدهوبر رسميًا البرمجة فوق الجينية في عام 1987. [ 59 ] يُعد برنامج Eurisko لدوغ لينات جهدًا سابقًا قد يكون يستخدم التقنية نفسها. وهو خوارزمية تكرارية ولكنها تنتهي، مما يسمح لها بتجنب التكرار اللانهائي. في نهج "التطور البنائي الذاتي" للبرمجة فوق الجينية، تُشفّر طرق إنتاج النسل وتنوعه داخل البرامج المتطورة نفسها، وتُنفّذ البرامج لإنتاج برامج جديدة تُضاف إلى المجموعة. [ 48 ] [ 60 ]

كثيرًا ما ينتقد معارضو هذه الفكرة هذا النهج لشموليته المفرطة. مع ذلك، قد يكون من الممكن حصر معيار الكفاءة في فئة عامة من النتائج، وبالتالي الحصول على نموذج برمجي مُطوَّر يُنتج نتائج أكثر كفاءة للفئات الفرعية. قد يتخذ هذا شكل نموذج برمجي مُطوَّر فائق لإنتاج خوارزميات المشي البشري، والذي يُستخدم بدوره لتطوير خوارزميات الجري والقفز البشري، وما إلى ذلك. سيكون معيار الكفاءة المُطبَّق على النموذج البرمجي الفائق هو معيار الكفاءة فحسب.

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ "بيغل: منهج داروين للتعرف على الأنماط" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 19-05-2018 .
  2. ↑ مراسلة شخصية مع توم ويسترديل
  3. ↑ "تمثيل للتوليد التكيفي للبرامج التسلسلية البسيطة" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 19-05-2018 .
  4. ↑ "الخوارزميات الجينية غير الخطية لحل المشكلات" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 19-05-2018 .
  5. ↑ "الخوارزميات الجينية الهرمية التي تعمل على مجموعات من برامج الحاسوب" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 19-05-2018 .
  6. ↑ غولدبيرغ، دي إي (1983)، تشغيل خطوط أنابيب الغاز بمساعدة الحاسوب باستخدام الخوارزميات الجينية وتعلم القواعد. أطروحة مقدمة إلى جامعة ميشيغان في آن أربور، ميشيغان، كجزء من متطلبات الحصول على درجة الدكتوراه.
  7. ↑ "البرمجة الجينية: حول برمجة الحواسيب عن طريق الانتقاء الطبيعي" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاطلاع: 19 مايو 2018 .
  8. ↑ "البرمجة الجينية: الفيلم" . gpbib.cs.ucl.ac.uk . ١٦ ديسمبر ٢٠٢٠. مؤرشف من الأصل بتاريخ ١١ ديسمبر ٢٠٢١. تم الاطلاع عليه بتاريخ ٢٠ مايو ٢٠٢١ .
  9. ↑ "تأثيرات إعادة التركيب على الاستكشاف الظاهري والمتانة في التطور" . gpbib.cs.ucl.ac.uk . تاريخ الاسترجاع: 2021-05-20 .
  10. ↑ "نتائج تنافسية مع البشر ناتجة عن البرمجة الجينية" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  11. ↑ غولدبيرغ، دي إي، كورب، بي، وديب، ك. (1989). الخوارزميات الجينية الفوضوية: الدافع والتحليل والنتائج الأولية. الأنظمة المعقدة، 3، 493-530.
  12. ↑ دافيدور، ي. (1989). التزاوج التناظري. في وقائع المؤتمر الدولي الثالث حول الخوارزميات الجينية (ص 98-103). مورغان كوفمان.
  13. ↑ كافيكيو، دي جيه (1970). البحث التكيفي باستخدام التطور المحاكي. أطروحة دكتوراه، جامعة ميشيغان، آن أربور.
  14. ↑ "البرمجة الجينية 1996: وقائع المؤتمر السنوي الأول" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاطلاع: 19 مايو 2018 .
  15. ↑ "البرمجة الجينية" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 19-05-2018 .
  16. ↑ "البرمجة الجينية وهياكل البيانات: البرمجة الجينية + هياكل البيانات = البرمجة الآلية!" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  17. 1 2 "البرمجة الجينية - مقدمة؛ حول التطور التلقائي لبرامج الحاسوب وتطبيقاتها" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  18. ↑ بانزهاف، فولفغانغ (2000-04-01). "مقدمة افتتاحية". البرمجة الجينية والآلات القابلة للتطور . 1 ( 1-2 ): 5-6 . doi : 10.1023/A:1010026829303 . ISSN 1389-2576 . 
  19. ↑ "نظرية البرمجة الجينية وتطبيقها" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  20. 1 2 3 "دليل ميداني للبرمجة الجينية" . www.gp-field-guide.org.uk . تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  21. ↑ سلوويك، آدم؛ كواسنيكا، هالينا (1 أغسطس 2020). "الخوارزميات التطورية وتطبيقاتها في المشكلات الهندسية" . الحوسبة العصبية وتطبيقاتها . 32 (16): 12363-12379 . doi : 10.1007/s00521-020-04832-8 . ISSN 1433-3058 . 
  22. ↑ كوزا، جيه آر جي بي (1992). "حول برمجة الحواسيب عن طريق الانتقاء الطبيعي". البرمجة الجينية .
  23. ↑ ميلر، جوليان ف. (2011). "البرمجة الجينية الديكارتية" . سلسلة الحوسبة الطبيعية. سبرينغر. ص 17-34 . doi : 10.1007/978-3-642-17310-3_2 . ISBN  978-3-642-17309-7.{{cite book}}: مفقود أو فارغ |title=( مساعدة )
  24. ↑ راتل، آلان؛ سيباغ، ميشيل (2000). "البرمجة الجينية ومعرفة المجال: ما وراء قيود اكتشاف الآلة الموجه بالقواعد النحوية" . حل المشكلات المتوازية من الطبيعة PPSN VI . سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب. المجلد 1917. سبرينغر. الصفحات 211-220 . doi : 10.1007/3-540-45356-3_21 . ISBN   978-3-540-41056-0.
  25. ↑ فيريرا، كانديدا (2001). "برمجة التعبير الجيني: خوارزمية تكيفية جديدة لحل المشكلات". arXiv : cs/0102027 .
  26. ↑ غاندومي، أمير حسين؛ علوي، أمير حسين (1 فبراير 2012). "نهج جديد للبرمجة الجينية متعددة الجينات لنمذجة الأنظمة غير الخطية. الجزء الأول: مشاكل هندسة المواد والإنشاءات" . الحوسبة العصبية وتطبيقاتها . 21 (1): 171-187 . doi : 10.1007/s00521-011-0734-z . ISSN 1433-3058 . 
  27. ↑ موراليو، ألبرتو؛ كراويك، كريستوف؛ جونسون، كولين ج. (2012). "البرمجة الجينية الدلالية الهندسية" . حل المشكلات المتوازية من الطبيعة - PPSN XII . سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب. المجلد 7491. سبرينغر. الصفحات 21-31 . doi : 10.1007/978-3-642-32937-1_3 . ISBN   978-3-642-32936-4.
  28. ↑ قطان، أحمد؛ أونغ، يو-سون (1 مارس 2015). "البرمجة الجينية البديلة: بحث تطوري واعٍ بالدلالات" . علوم المعلومات . 296 : 345-359 . doi : 10.1016/j.ins.2014.10.053 . ISSN 0020-0255 . 
  29. ↑ فرانكون، روبين؛ شوناور، مارك (11 يوليو 2015). "البرمجة الجينية الدلالية الميمية" . وقائع المؤتمر السنوي لعام 2015 حول الحوسبة الجينية والتطورية (ملف PDF) . رابطة آلات الحوسبة. الصفحات 1023-1030 . doi : 10.1145/2739480.2754697 . ISBN  978-1-4503-3472-3.
  30. ↑ أمير الحائري، مريم؛ عبادزاده، محمد مهدي؛ فولينو ، جيانلويجي (1 نوفمبر 2017). "البرمجة الجينية الإحصائية للانحدار الرمزي" . الحوسبة الناعمة التطبيقية . 60 : 447– 469. دوى : 10.1016/j.asoc.2017.06.050 . ردمك 1568-4946 . 
  31. ↑ لا كافا، ويليام؛ سيلفا، سارة؛ داناي، كورش؛ سبيكتور، لي؛ فانيسكي، ليوناردو؛ مور، جيسون هـ. (1 فبراير 2019). "البرمجة الجينية متعددة الأبعاد للتصنيف متعدد الفئات" . الحوسبة السربية والتطورية . 44 : 260-272 . doi : 10.1016/j.swevo.2018.03.015 . ISSN 2210-6502 . 
  32. ↑ "استخراج البيانات واكتشاف المعرفة باستخدام الخوارزميات التطورية" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  33. ↑ "إيدي يتفوق على مكاتب المراهنات" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  34. ↑ "تطبيق الذكاء الحسابي: كيفية خلق القيمة" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  35. ↑ "اختراع آلة قادرة على منافسة الإنسان باستخدام البرمجة الجينية" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  36. ↑ لام، برايان؛ سيسيلسكي، فيك (2004). ديب، كاليانموي (محرر). "اكتشاف برامج استخلاص ميزات نسيج الصور التي تنافس القدرات البشرية باستخدام البرمجة الجينية" . الحوسبة الجينية والتطورية - GECCO 2004. برلين، هايدلبرغ: سبرينغر: 1114-1125 . doi : 10.1007/978-3-540-24855-2_121 . ISBN 978-3-540-24855-2.
  37. ↑ "ثلاث طرق لتطوير التصاميم: مقارنة بين عمليات التكوين الجنيني لمشكلة تصميم تطوري" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  38. ↑ "الترميز الخلوي كقواعد نحوية للرسوم البيانية - منشور مؤتمر IET" . IEEE : 17/1–1710. أبريل 1993. تم الاطلاع عليه بتاريخ 20 مايو 2018 .
  39. ↑ "فك تشفير الخوارزمية الجينية لتفسير أطياف الأشعة تحت الحمراء في التكنولوجيا الحيوية التحليلية" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  40. ↑ "البرمجة الجينية لاستخراج بيانات رقائق الحمض النووي من مرضى السرطان" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  41. ↑ "البرمجة الجينية ونمذجة اختبار جوميني" . www.cs.bham.ac.uk. تاريخ الاسترجاع: 20 مايو 2018 .
  42. ↑ نيكيل إل. كريمر "تمثيل للتوليد التكيفي للبرامج التسلسلية البسيطة" مؤرشف في 2005-12-04 في Wayback Machine .
  43. ^ البرمجة الجينية: مقدمة، وولفغانغ بانزهاف، بيتر نوردين، روبرت إي. كيلر، فرانك د. فرانكون، مورغان كوفمان، 1999. ISBN 978-1558605107
  44. ↑ غارنيت ويلسون وولفغانغ بانزهاف. "مقارنة بين البرمجة الجينية الديكارتية والبرمجة الجينية الخطية"
  45. ^ ( بيتر نوردين ، 1997، بانزهاف وآخرون، 1998، القسم 11.6.2-11.6.3)
  46. ^ جيوفاني سكويليرو. "μGP (MicroGP)" .
  47. ↑ "البرمجة الجينية القائمة على المكدس" . gpbib.cs.ucl.ac.uk . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2021-05-20 .
  48. 1 2 سبيكتور، لي؛ روبنسون، آلان (2002-03-01). "البرمجة الجينية والتطور الذاتي البناء باستخدام لغة برمجة الدفع". البرمجة الجينية والآلات القابلة للتطور . 3 (1): 7-40 . doi : 10.1023/A:1014538503543 . ISSN 1389-2576 . S2CID 5584377 .  
  49. ↑ سبيكتور، لي؛ كلاين، جون؛ كييجر، مارتن (25-06-2005). "مكدس تنفيذ Push3 وتطور التحكم". وقائع المؤتمر السنوي السابع حول الحوسبة الجينية والتطورية . ACM. الصفحات 1689-1696 . CiteSeerX 10.1.1.153.384 . doi : 10.1145/1068009.1068292 . ISBN   978-1595930101. S2CID 11954638 . 
  50. ↑ رايان، كونور؛ كولينز، جيه جيه؛ نيل، مايكل أو (1998). محاضرات في علوم الحاسوب . برلين، هايدلبرغ: سبرينغر برلين هايدلبرغ. ص 83-96 . CiteSeerX 10.1.1.38.7697 . doi : 10.1007/bfb0055930 . ISBN   9783540643609.
  51. ↑ أونيل، م.؛ رايان، س. (2001). "التطور النحوي". معاملات IEEE في الحوسبة التطورية . 5 (4): 349-358 . Bibcode : 2001ITEC....5..349O . doi : 10.1109/4235.942529 . ISSN 1089-778X . S2CID 10391383 .  
  52. ↑ جوليان ف. ميلر. "البرمجة الجينية الديكارتية" مؤرشف بتاريخ 24-09-2015 في Wayback Machine . ص 19.
  53. ↑ جانيت كليج؛ جيمس ألفريد ووكر؛ جوليان فرانسيس ميلر. "تقنية جديدة للتهجين في البرمجة الجينية الديكارتية" . 2007.
  54. ↑ ووكر، ماثيو (2001). "مقدمة في البرمجة الجينية". جامعة ماسي .
  55. ↑ سبيكتور، لي (2012). "تقييم نمط المشكلة من خلال الأداء التفاضلي لاختيار المعجم في البرمجة الجينية". وقائع المؤتمر السنوي الرابع عشر المصاحب للحوسبة الجينية والتطورية . جيكو '12. ACM. ص 401-408 . doi : 10.1145/2330784.2330846 . ISBN  9781450311786. S2CID 3258264 . 
  56. ↑ دافيدور، ي. (1991). الخوارزميات الجينية والروبوتات: استراتيجية استدلالية للتحسين. سلسلة وورلد ساينتيفيك في الروبوتات والأنظمة الذكية: المجلد 1.
  57. ↑ كوزا، جون ر. (2010). "نتائج تنافسية مع البشر ناتجة عن البرمجة الجينية" . البرمجة الجينية والآلات القابلة للتطور . 11 ( 3-4 ): 251-284 . doi : 10.1007/s10710-010-9112-3 .
  58. ↑ "Humis = Human-Competitive Awards" .
  59. ↑ "1987 أطروحة حول تعلم كيفية التعلم، والتعلم الفائق، والبرمجة الجينية الفائقة، واقتصاد التعلم الآلي الحافظ للائتمان" .
  60. ↑ دليل مؤتمر GECCO '16 : وقائع مؤتمر الحوسبة الجينية والتطورية لعام 2016 : 20-24 يوليو 2016، دنفر، كولورادو، الولايات المتحدة الأمريكية . نيومان، فرانك (عالم حاسوب)، رابطة آلات الحوسبة. SIGEVO. نيويورك، نيويورك. 20 يوليو 2016. ISBN   9781450343237. OCLC 987011786 . {{cite book}}: صيانة CS1: موقع الناشر مفقود ( رابط ) صيانة CS1: أخرى ( رابط )