SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
72
SUN`IY INTELEKTDA EVOLYUTSION DASTURLASH, GENETIK
ALGORMTM, EVOLYUTSION HISOBLASH, GENETIK ALGORITM VA
UNING BOSQICHLARI
Quvvatali Rahimov
Farg’ona davlat unversiteti amaliy matematika va informatika kafedrasi mudiri,
texnika fanlari bo'yicha falsafa doktori (PhD), quvvatali.rahimov@gmail.com
Mashrabov Ibrohimjon Baxtiyorovich
Farg’ona davlat unversiteti 2-kurs talabasi,
mashrabovibrohimjon503@gmail.com
https://doi.org/10.5281/zenodo.11185224
Annotatsiya
Ushbu maqola, sun'iy intellekt sohasidagi muhim metodlardan biri
hisoblanmish evolyutsion hisoblash va uning asosiy komponentlari haqida
batafsil ma'lumot beradi. Evolyutsion dasturlash, genetik algoritm, vorislik,
chatishtirish va fitnes funktsiyalari kabi tushunchalar chuqur tahlil qilinadi.
Shuningdek, genetik algoritmlar va ularning turli bosqichlari – populyatsiya
yaratish, fitnes baholash, tanlash, chatishtirish, mutatsiya va avlodlar
almashinuvi haqida batafsil ma'lumot berilgan. Maqola, ushbu metodlarning
amaliy qo'llanilishi va muhandislik, bioinformatika, iqtisodiyot kabi turli
sohalardagi ahamiyatini tushuntiradi.
Kalit So'zlar:
Evolyutsion dasturlash, Genetik algoritm, Evolyutsion
hisoblash, Vorislik, Chatishtirish, Fitnes funktsiya, Optimallashtirish, Sun'iy
intellekt.
Annotation
This article provides detailed information about evolutionary
computation, one of the important methods in the field of artificial intelligence,
and its main components. Concepts such as evolutionary programming, genetic
algorithm, inheritance, mating, and fitness functions are analyzed in depth.
Genetic algorithms and their various steps - population generation, fitness
evaluation, selection, mating, mutation and generational replacement - are also
detailed. The article explains the practical application of these methods and their
importance in various fields such as engineering, bioinformatics, and economics.
Keywords:
Evolutionary programming, Genetic algorithm, Evolutionary
computation, Succession, Crossbreeding, Fitness function, Optimization,
Artificial intelligence.
Аннотация
В этой статье представлена подробная информация об
эволюционных вычислениях, одном из важных методов в области
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
73
искусственного интеллекта, и его основных компонентах. Подробно
анализируются такие понятия, как эволюционное программирование,
генетический
алгоритм,
наследование,
спаривание
и
функции
приспособленности. Также подробно описаны генетические алгоритмы и
их различные этапы — создание популяции, оценка приспособленности,
отбор, спаривание, мутация и замена поколений. В статье объясняется
практическое применение этих методов и их значение в различных
областях, таких как инженерия, биоинформатика и экономика.
Ключевые слова:
Эволюционное программирование, Генетический
алгоритм, Эволюционные вычисления, Преемственность, Скрещивание,
Функция приспособленности, Оптимизация, Искусственный интеллект.
Evolyutsion hisoblash, tabiatdagi evolyutsion jarayonlardan ilhomlanib
yaratilgan algoritmlar to'plamidir. Ushbu algoritmlar optimallashtirish
muammolarini hal qilishda juda samarali bo'lib, ularning eng mashhur
vakillaridan biri genetik algoritm hisoblanadi. Genetik algoritm (GA) murakkab
muammolarni yechishda qo'llaniladi, chunki u global optimallashtirish uchun
kuchli vositadir.
Evolyutsion dasturlash - bu dasturiy ta'minotni avtomatik tarzda yaratish
jarayonidir. Bu jarayon dasturlarni yaratishda genetik algoritmlar kabi
evolyutsion usullarni qo'llaydi. Ushbu yondashuv dastur kodlarini, ularning
strukturasini va parametrlarini optimallashtirishga imkon beradi.
Evolyutsion dasturlash, sun'iy intellektning bir qismi bo'lib, dasturlash
muammolarini hal qilishda tabiiy tanlanish va genetik evolyutsion jarayonlarni
modellashtirish metodlaridan foydalanadi. Bu yondashuv, dasturiy ta'minotni
optimallashtirish va samarali algoritmlarni ishlab chiqish uchun keng
qo'llaniladi. Asosan, evolyutsion dasturlashni tushunish uchun quyidagi uning
asosiy tushunchalarini ko'rib chiqish kerak:
1. Populyatsiya
Evolyutsion dasturlashda dastlabki qadam dasturlar yoki echimlar
populyatsiyasini yaratishdan boshlanadi. Har bir dastur yoki echim, bir
muammo yoki vazifani hal qilish uchun potentsial yechim sifatida qaraladi.
Boshlang'ich populyatsiya odatda tasodifiy ravishda yaratiladi, bu esa turli xil
echimlarni o'z ichiga oladi.
2. Fitnes Funktsiyasi
Fitnes funksiyasi har bir dastur yoki echimning muammoga qanchalik
yaxshi javob berishini baholaydi. Bu funksiya, dastur yoki echimning
samaradorligini, tezligini, resurslarni iste'molini va boshqa mezonlarni inobatga
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
74
olishi mumkin. Fitnes bahosi yuqori bo'lgan echimlar, kelgusi avlodlarda ko'proq
namoyon bo'lishi ehtimoli yuqori bo'ladi.
3. Tanlash
Fitnes funksiyasi yordamida eng yaxshi echimlar tanlanadi. Bu jarayon
tabiiy tanlanishga o'xshash bo'lib, unda eng mos va bardoshli individlar tirik
qoladi va avlod qoldiradi. Tanlash jarayoni orqali, yuqori fitnes ko'rsatkichiga
ega dasturlar kelajak avlodlar uchun asosiy material sifatida qoladi.
4. Reproduksiya va Mutatsiya
Tanlangan echimlar orqali yangi avlod yaratiladi. Bu jarayonda asosan ikki
asosiy operator ishlatiladi: chatishtirish va mutatsiya. Chatishtirish, ikki yoki
undan ko'p dasturlarning xususiyatlarini birlashtirib, yangi dasturlarni
yaratishni anglatadi. Mutatsiya esa dasturlarning kodlarida tasodifiy
o'zgartirishlar qilish orqali yangi xilma-xillikni kiritadi.
5. Avlodlar Almashinuvi
Yangi yaratilgan avlod eski avlod o'rnini egallaydi va bu jarayon maqsadli
yechimga erishilguncha takrorlanadi. Har bir takrorlashda, populyatsiya yanada
moslashuvchan va samarali echimlar tomon harakat qiladi.
Evolyutsion dasturlash ko'pincha murakkab va ko'p o'lchovli
muammolarni,
masalan,
dasturiy
ta'minotni
avtomatik
ravishda
optimallashtirish, sun'iy intellekt tizimlarini rivojlantirish, moliyaviy modellash
va hatto robototexnika sohalarida qo'llaniladi. Bu yondashuv yordamida
dasturchilar va muhandislar an'anaviy dasturlash usullarida qiyin bo'lgan
muammolarni hal qilishda samarali yechimlar topishlari mumkin.
Evolyutsion dasturlashning yana bir muhim jihati shundaki, u dasturiy
ta'minotni doimiy ravishda yaxshilab borish imkonini beradi, chunki har bir
avlod yangi g'oyalar va echimlarni olib keladi, bu esa yakuniy mahsulotni yanada
kuchli va samarali qiladi.
Shunday qilib, evolyutsion dasturlash, dasturiy ta'minotni ishlab chiqish
va muammolarni hal qilishda yangi va samarali usullardan biri sifatida o'z
o'rnini topgan. Bu usul muhandislik va ilmiy tadqiqotlarda keng qo'llanilmoqda
va kelajakda ham muhim ahamiyat kasb etishi kutilmoqda.
Genetik algoritm, evolyutsion jarayonlarni model qiluvchi sun'iy intellekt
usulidir. U murakkab muammolarni hal qilish uchun genetik meros qilib olish,
mutatsiya, tanlash va chatishtirish kabi biologik evolyutsion jarayonlardan
foydalanadi.
Genetik algoritmning asosiy tushunchalari:
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
75
1. Vorislik - Har bir yechim avlodlardan avlodlarga o'tadi. Vorislik jarayoni
yechimlarning eng yaxshi xususiyatlarini keyingi avlodga o'tkazishga yordam
beradi.
2. Chatishtirish - Ikki yoki undan ko'p yechimlarni birlashtirib, yangi
yechimlar yaratish jarayoni. Bu, genetik xilma-xillikni saqlash va yangi
yechimlarni kashf qilishda muhim rol o'ynaydi.
3. Mutatsiya - Tasodifiy o'zgarishlar yechimlarning xilma-xilligini oshirish
va mahalliy optimallashtirishdan qochish imkonini beradi.
4. Fitnes Funktsiya - Har bir yechimning sifatini baholash uchun
ishlatiladigan funksiya. Ushbu funksiya yordamida eng yaxshi yechimlar
tanlanadi.
Genetik Algoritmning Bosqichlari
1. Boshlang'ich Populyatsiyaning Yaratilishi - Tasodifiy yechimlar to'plami
yaratiladi.
2. Baholash - Har bir yechim fitnes funksiyasi yordamida baholanadi.
3. Tanlash - Eng yaxshi yechimlar kelajakdagi avlod uchun tanlanadi.
4. Chatishtirish va Mutatsiya - Tanlangan yechimlar orasida chatishtirish
va mutatsiya amalga oshiriladi.
5. Yangi Avlodni Qabul Qilish - Chatishtirish va mutatsiyadan so'ng, yangi
avlod eski avlodni almashtiradi.
6. Takrorlash - Yuqorida sanab o'tilgan bosqichlar maqsadga erishilguncha
takrorlanadi.
Xulosa qilib aytganda, Genetik algoritm va evolyutsion hisoblash,
murakkab muammolarni hal qilishda juda samarali usullardir. Ular ko'plab
sohalarda, jumladan muhandislik, iqtisodiyot, sun'iy intellekt va boshqalarda
qo'llaniladi. Ushbu algoritmlar yordamida biz tabiatdagi eng muhim
jarayonlardan biri - evolyutsion tanlanishni model qilish orqali yechimlarni
optimallashtirishimiz mumkin.
.
Foydalanilgan Adabiyotlar:
1.
Goldberg, D. E. (1989). "Genetic Algorithms in Search, Optimization, and
Machine Learning." Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
2.
Holland, J. H. (1992). "Adaptation in Natural and Artificial Systems."
University of Michigan Press.
3.
Mitchell, M. (1998). "An Introduction to Genetic Algorithms." MIT Press.
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
76
4.
Eiben, A. E., & Smith, J. E. (2015). "Introduction to Evolutionary
Computing." Springer.
5.
Koza, J. R. (1992). "Genetic Programming: On the Programming of
Computers by Means of Natural Selection." MIT Press.
6.
Fogel, D. B. (2006). "Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy
of Machine Intelligence." IEEE Press.
7.
Nurmamatovich, T. I. (2024, April). BIR QATLAMLI PERCEPTRONNI O
‘QITISH. In " CANADA" INTERNATİONAL CONFERENCE ON DEVELOPMENTS İN
EDUCATİON, SCİENCESAND HUMANİTİES (Vol. 17, No. 1).
8.
Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUN'IY NEYRONNING MATEMATIK
MODELI
HAMDA
FAOLLASHTIRISH
FUNKTSIYALARI.
In
"
USA"
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL CONFERENCE TOPICAL ISSUES
OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
9.
Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUNIY NEYRON TORLARINI ADAPTIV
KUCHAYTIRISH USULI. In " USA" INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL
CONFERENCE TOPICAL ISSUES OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
10.
Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUNIY NEYRON TORLARINI ADAPTIV
KUCHAYTIRISH USULI. In " USA" INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL
CONFERENCE TOPICAL ISSUES OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
11.
Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M.
(2023). CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND ANALYSIS. PEDAGOGICAL
SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23), 242-250.
12.
Тожимаматов, И. Н. (2023). ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
ДАННЫХ. PEDAGOG, 6(4), 514-516.
13.
Muqaddam, A., Shahzoda, A., Gulasal, T., & Isroil, T. (2023). NEYRON
TARMOQLARDAN
FOYDALANIB
TASVIRLARNI ANIQLASH
USULLARI.
SUSTAINABILITY OF EDUCATION, SOCIO-ECONOMIC SCIENCE THEORY, 1(8),
63-74.
14.
Raximov, Q. O., Tojimamatov, I. N., & Xo, H. R. O. G. L. (2023). SUNIY
NЕYRON TARMOQLARNI UMUMIY TASNIFI. Scientific progress, 4(5), 99-107.
15.
Ortiqovich, Q. R., & Nurmamatovich, T. I. (2023). NEYRON TARMOQNI O
‘QITISH USULLARI VA ALGORITMLARI. Scientific Impulse, 1(10), 37-46.
16.
Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O., Rahmatjonov, M., & Farhodjonov, S.
(2023). NEYRON TARMOQLAR. Наука и инновация, 1(1), 4-12.
17.
Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN’IY
NEYRON TARMOQLARINI O ‘QITISH USULLARI. Oriental renaissance:
Innovative, educational, natural and social sciences, 2(12), 191-203.
SOLUTION OF SOCIAL PROBLEMS IN
MANAGEMENT AND ECONOMY
International scientific-online conference
77
18.
Muqaddam, A., Shahzoda, A., Gulasal, T., & Isroil, T. (2023). NEYRON
TARMOQLARDAN
FOYDALANIB TASVIRLARNI ANIQLASH USULLARI.
SUSTAINABILITY OF EDUCATION, SOCIO-ECONOMIC SCIENCE THEORY, 1(8),
63-74.
19.
Raximov, Q. O., Tojimamatov, I. N., & Xo, H. R. O. G. L. (2023). SUNIY
NЕYRON TARMOQLARNI UMUMIY TASNIFI. Scientific progress, 4(5), 99-107.
20.
Raxmatjonova, M. N., & Tojimamatov, I. N. (2023). BIZNESDA SUNIY
INTELEKT
TEXNOLOGYALARI
VA
ULARNI
AHAMIYATI.
Лучшие
интеллектуальные исследования, 11(3), 46-52.
