Evrim ve genetik algoritmalara küçük bir giriş

Richard Dawkins, Kör Saatçi adlı kitabında bir programdan bahseder. Bu program rastgele değişimler ve rastgele olmayan seçimler sayesinde nesiller boyu işleyen bir algoritmanın tamamen rastgele şekilde işleyen bir mekanizmadan çok daha çabuk hedefe ulaşacağını gösteren bir deneydir.

Bu deneyde Dawkins ‘METHINKS IT IS LIKE A WEASEL’ cümlesini kullanır. Eğer bir maymun rastgele İngilizce alfabedeki 26 harfi ve boşluk karakterlerini kullanarak bu cümleyi yazmaya çalışırsa çok çok uzun zaman bu işle meşgul olurdu.

Dawkins, bunun yerine maymunun çalışma prensibinde hafif bir değişiklik yapılırsa çok ilginç bir sonuç çıkacağını söyler kitabında. Diyelim ki maymun yine rastgele 28 harflik (cümle 28 harf uzunluğunda) bir şey yazsın. Daha sonra bu cümleyi kopyalamaya başlasın ama bir farkla. Kopyalarken arada rastgele hatalar yapsın, yani bazı harfler kopyalarda değişsin (mutasyon). Daha sonra maymun o yazdığı ve kopyaladığı cümleler grubunda hedef cümleye en yakın cümleyi seçsin ve o ana kadar yaptığı adımları tekrarlasın. Böylece nesiller sonra maymun hedef cümleyi bulacaktır ve bu iş için gereken nesil sayısı tamamen rastgele seçim olan algoritmadan çok daha az olacaktır.

Bunu denemek için bir javascript simulasyonu programladım. Her nesildeki birey sayısını ve mutasyon oranını girdikten sonra ya animasyonlu ya da animasyonsuz çalıştırılabilir. Öncelikle animasyonsuz çalıştırılmasını öneririm. Böylece daha hızlı çalışacaktır ve daha kısa sürede bütün işlemlerin yaklaşık kaç nesil süreceği görülebilir. Bu esnada yukarıda nesil numaraları ve o nesildeki hedefe en yakın cümleyi görebilirsiniz.

Eğer animasyonla çalıştırılırsa maymunun yaptığı işlemleri ‘ağır çekimde’ görülebilir. Cümlelerdeki mutasyonlar, yani hatalı kopyalanan harfler kırmızı gösteriliyor. Ardından maymunun seçimi yeşil arkaplan rengiyle gösteriliyor. Bundan sonra o nesil komple siliniyor ve yerine maymunun seçtiği cümlenin tam kopyaları koyuluyor. Animasyon bu adımların tekrarlanmalarıyla devam ediyor. Küçük bir uyarı yapayım, bu adımlar çok yavaş gösterildiğinden bütün simulasyonu seyretmek çok zaman alacaktır.

Hedefe çabucak ulaşmak için kalabalık popülasyonlar seçmek daha iyi olacaktır. Animasyon kullanılmayacaksa 100 iyi bir popülasyon büyüklüğüdür. Animasyon için ise ne kadar küçükse o kadar iyi ama bu durumda da bütün simulasyon çok uzun sürecektir. Mutasyon değerini küçük tutmak iyidir. Örneğin 0.05 (Her harf yüzde beş ihtimalle değişebilir) yeterli bir değer. Aşağıdaki linkten simulasyon sayfasına ulaşabilirsiniz.

Gelincik programı