اختيار العمليات الجينية المناسبة لعمل الخوارزمية الجينية في أمثلة المسائل ذات الارتباط الخطي لجينات الكروموسوم (مسألة تحسين أداء التقاطعات المرورية المنظمة بإشارات مرور ضوئية) - Badie Ghazal; Balsam Eid (Tishreen University, 2022)
تعتبر الخوارزميات الجينية genetic algorithm إحدى مجالات الذكاء اصطناعي Artificial Intelligence التي تستخدم عملية التطور ونظرية الانتقاء الطبيعي، ويتم استخدامها كأداة فعالة لحل مشاكل التحسين optimization problems. يعد التكامل بين بارامترات (GA) أمرًا حيويًا لنجاح البحث، تتضمن هذه البارامترات معدلات الطفرات mutation والتقاطع crossover وعدد السكان population والتي تعتبر قضايا مهمة في (GA)، كذلك فإن الاختيار الصحيح للعمليات الجينية هو أمر أساسي في فعالية الخوارزمية الجينية. يناقش هذا البحث بناء خوارزمية جينية تخضع لشروط مقيدة في توليد الحلول والعمليات الجينية اللاحقة، يتم من خلالها البحث في تحسين زمن التأخير للعربات التي تعبر التقاطعات المرورية "رباعية الأذرع" المنظمة بإشارات مرور ضمن المحافظات السورية، حيث تم استخدام الخوارزمية في التحكم وأمثلة توزيع الزمن الأخضر لدورة زمنية كاملة للتقاطع المروري على أذرع هذا التقاطع وذك بهدف لتحقيق أقل تأخير زمني ممكن للعربات التي تعبره. تم تمثيل الكروموسوم chromosome بخمس جينات genes أولها زمن دورة الإشارة الضوئية الكلي على التقاطع المروري أما الجينات الأربعة المتبقية فتمثل نسبة الزمن الأخضر من زمن الدورة لكل ذراع من أذرع التقاطع. ترتبط جينات الكروموسوم ببعضها ارتباطاً خطياً، يتم تقييم الكروموسومات عن طريق تابع لياقة fitness function والذي يحدد مدى صلاحيتها بالانتقال إلى الجيل التالي بالمقارنة مع الكروموسومات الأخرى. تم اختيار تابع اللياقة ليكون نموذج رياضي يعبر عن زمن التأخير الكلي على التقاطع [1]، حيث أن الكروموسوم المرتبط بالزمن الأقصر ضمن جيل يشكل الحل الأمثل ضمن هذا الجيل، تم دراسة تأثير حجم الجيل population size وتأثير العمليات الجينية (التزاوج، الطفرة) على عمل الخوارزمية الجينية في حل هذه المسألة للوصول إلى أقل زمن تأخير ممكن.