التطور النحوي (Grammatical Evolution)

أساسيات التطور النحوي

يعتمد التطور النحوي على مبادئ التطور الطبيعي. يبدأ بمجموعة من الأفراد (البرامج المحتملة) التي يتم إنشاؤها عشوائيًا. يتم بعد ذلك تقييم هؤلاء الأفراد بناءً على “اللياقة” الخاصة بهم، والتي تحدد مدى جودة أدائهم في مهمة معينة. الأفراد الأكثر لياقة لديهم فرصة أكبر للتكاثر، مع إمكانية إجراء عمليات الطفرة والعبور لإنشاء أفراد جدد. تستمر هذه العملية عبر أجيال متعددة، حيث يصبح الأفراد أكثر وأكثر قدرة على حل المشكلة المطروحة.

الفرق الرئيسي بين التطور النحوي والبرمجة الوراثية القياسية هو كيفية تمثيل البرامج. في البرمجة الوراثية القياسية، غالبًا ما يتم تمثيل البرامج مباشرة كأشجار أو تعبيرات. في المقابل، يستخدم التطور النحوي نحوًا خاليًا من السياق (CFG) لتحديد بناء البرامج. يتم تمثيل الأفراد كـ سلاسل من الأعداد الصحيحة، والتي تستخدم بعد ذلك لتوجيه عملية اشتقاق برنامج من CFG.

إليك كيف يعمل هذا:

• النحو: يحدد النحو القواعد التي يمكن من خلالها بناء البرامج. يتكون النحو من مجموعة من القواعد التي تحدد كيفية دمج الرموز لإنشاء تعبيرات صحيحة نحويًا.

• الفرد: سلسلة الأعداد الصحيحة (الفرد) هي بمثابة “الرمز” الذي يوجه عملية الاشتقاق. يتم استخدام كل عدد صحيح لتحديد القاعدة التي سيتم تطبيقها في كل خطوة من عملية الاشتقاق.

• الاشتقاق: تبدأ عملية الاشتقاق بالرمز الأولي للنحو. ثم يتم تطبيق القواعد بناءً على قيم الأعداد الصحيحة في الفرد. إذا كان عدد صحيح معين أكبر من عدد القواعد المتاحة، يتم تطبيق عملية حسابية بسيطة (مثل أخذ باقي القسمة) لإعادة العدد الصحيح إلى نطاق مقبول.

• البرنامج: النتيجة النهائية لعملية الاشتقاق هي برنامج مكتمل، والذي يمكن بعد ذلك تنفيذه وتقييمه بناءً على أدائه.

مكونات التطور النحوي

يتكون التطور النحوي من عدة مكونات رئيسية:

• النحو (Grammar): يحدد النحو بناء البرامج الممكنة. يجب أن يكون النحو مصممًا خصيصًا للمشكلة المحددة التي يتم حلها. غالبًا ما يتم تحديد النحو باستخدام تدوين باكوس نور (BNF)، وهو نظام قياسي لوصف القواعد النحوية.

• الأفراد (Individuals): يمثل كل فرد برنامجًا محتملاً. في التطور النحوي، يتم تمثيل الأفراد كسلاسل من الأعداد الصحيحة. طول هذه السلاسل يمكن أن يكون ثابتًا أو متغيرًا.

• وظيفة اللياقة (Fitness function): تحدد وظيفة اللياقة مدى جودة أداء الفرد في مهمة معينة. يتم استخدام وظيفة اللياقة لتقييم الأفراد وتوجيه عملية التطور.

• آلية الاختيار (Selection mechanism): تحدد آلية الاختيار الأفراد الذين سيتم اختيارهم للتكاثر. تختار آليات الاختيار الشائعة الأفراد الأكثر لياقة لإنتاج الأجيال التالية.

• عمليات الطفرة والعبور (Mutation and crossover): هذه العمليات مسؤولة عن إدخال التنوع في مجموعة الأفراد. في عملية الطفرة، يتم تغيير قيم بعض الأعداد الصحيحة في الفرد. في عملية العبور، يتم تبادل أجزاء من الأفراد لإنشاء أفراد جدد.

مزايا التطور النحوي

يوفر التطور النحوي العديد من المزايا مقارنة بتقنيات البرمجة الوراثية الأخرى:

• مرونة التمثيل: يسمح التطور النحوي بتمثيل البرامج بشكل غير مباشر، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من المشكلات. يمكن تصميم النحو ليناسب متطلبات المشكلة المحددة.

• إمكانية معالجة المشكلات المعقدة: يمكن للتطور النحوي التعامل مع المشكلات المعقدة التي تتطلب برامج طويلة ومعقدة.

• سهولة التخصيص: يمكن تخصيص التطور النحوي بسهولة لمشكلات معينة عن طريق ضبط النحو ووظيفة اللياقة والعمليات الوراثية.

• إمكانية توليد البرامج الصحيحة نحويًا: يضمن التطور النحوي أن البرامج التي يتم إنشاؤها صحيحة نحويًا، حيث يتبعون القواعد المحددة في النحو.

تطبيقات التطور النحوي

تم تطبيق التطور النحوي بنجاح في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك:

• التعلم الآلي: تم استخدام التطور النحوي لتصميم خوارزميات التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية.

• معالجة اللغة الطبيعية: تم استخدام التطور النحوي لتوليد نماذج لغوية، وتحليل النصوص، وترجمة اللغات.

• رؤية الحاسوب: تم استخدام التطور النحوي لتصميم خوارزميات معالجة الصور واكتشاف الأنماط.

• علم الروبوتات: تم استخدام التطور النحوي لإنشاء برامج تحكم للروبوتات.

• الاقتصاد: يمكن استخدامه في نمذجة الأسواق والظواهر الاقتصادية.

مقارنة مع البرمجة الوراثية التقليدية

بينما تتشارك البرمجة الوراثية والتطور النحوي في العديد من المبادئ الأساسية، إلا أن هناك بعض الاختلافات الرئيسية:

• التمثيل: تستخدم البرمجة الوراثية التقليدية تمثيلاً مباشرًا للبرامج (مثل أشجار التعبيرات)، بينما يستخدم التطور النحوي تمثيلاً غير مباشر يعتمد على النحو.

• التعقيد: قد يكون من الصعب تصميم تمثيلات مباشرة للبرامج المعقدة. يوفر التطور النحوي مرونة أكبر في هذا الصدد.

• الصحة النحوية: تضمن تقنيات التطور النحوي أن البرامج الناتجة صحيحة نحويًا، بينما قد تحتاج البرمجة الوراثية التقليدية إلى آليات إضافية لضمان ذلك.

التحديات والقيود

على الرغم من مزاياه، فإن التطور النحوي يواجه أيضًا بعض التحديات والقيود:

• تصميم النحو: يمكن أن يكون تصميم النحو المناسب للمشكلة أمرًا صعبًا، ويتطلب فهمًا عميقًا للمشكلة واللغة التي سيتم استخدامها لتوليد البرامج.

• الوقت الحسابي: يمكن أن تكون عمليات التطور النحوي مكلفة من الناحية الحسابية، خاصة بالنسبة للمشكلات المعقدة أو المجموعات الكبيرة من الأفراد.

• مشكلة التوسع: قد يكون من الصعب توسيع نطاق التطور النحوي لمواجهة المشكلات التي تتطلب برامج شديدة التعقيد.

• التفسير: يمكن أن يكون فهم البرامج التي تم إنشاؤها بواسطة التطور النحوي أمرًا صعبًا، مما قد يحد من قدرتها على التفسير والتحليل.

تحسينات وتوسيعات

تم اقتراح العديد من التحسينات والتوسيعات للتطور النحوي لتحسين أدائه وقدرته على التكيف. وتشمل هذه:

• التطور النحوي متعدد الأنظمة (Multi-grammar GE): استخدام تراكيب متعددة من القواعد النحوية لتحسين القدرة على استكشاف الفضاء الحل.

• التطور النحوي المتكيف (Adaptive GE): استخدام تقنيات لتكييف النحو أثناء عملية التطور.

• دمج تقنيات تعلم الآلة: استخدام تقنيات تعلم الآلة لتعزيز عملية التطور، على سبيل المثال، لتحديد أفضل الأفراد أو لتعزيز عمليات الطفرة والعبور.

• التوازي: تطبيق التوازي لتسريع العمليات الحسابية، خاصة في المهام التي تتطلب الكثير من الموارد.

أمثلة عملية

لنفترض أننا نريد استخدام التطور النحوي لإنشاء برنامج يجمع رقمين. يمكننا تحديد النحو التالي:

<expr> ::= <num> + <num>
<num> ::= 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9

في هذا النحو، تحدد القاعدة <expr> أن التعبير يجب أن يكون عبارة عن مجموع رقمين. تحدد القاعدة <num> الأرقام الممكنة.

الآن، لنفترض أن لدينا فردًا يمثل بسلسلة الأعداد الصحيحة [1, 2, 3]. سيتم اشتقاق البرنامج على النحو التالي:

• الخطوة 1: نبدأ بالرمز الأولي <expr>.

• الخطوة 2: باستخدام العدد الصحيح الأول (1)، نختار القاعدة الأولى من القاعدة <expr>، وهي <num> + <num>. الآن لدينا <num> + <num>.

• الخطوة 3: باستخدام العدد الصحيح الثاني (2)، نختار القاعدة الثالثة من القاعدة <num>، وهي 2. نستبدل <num> الأولى بـ 2. الآن لدينا 2 + <num>.

• الخطوة 4: باستخدام العدد الصحيح الثالث (3)، نختار القاعدة الرابعة من القاعدة <num>، وهي 3. نستبدل <num> الثانية بـ 3. الآن لدينا 2 + 3.

• الخطوة 5: البرنامج النهائي هو 2 + 3.

يتم بعد ذلك تنفيذ هذا البرنامج وتقييمه. في هذا المثال، ستكون وظيفة اللياقة هي تقييم نتيجة التعبير (5) مقارنة بالناتج المتوقع. إذا كان الفرد ينتج ناتجًا أقرب إلى الناتج المتوقع، فإن لديه لياقة أعلى.

التطور النحوي في مقابل البرمجة الوراثية

يعتبر التطور النحوي (GE) شكلاً من أشكال البرمجة الوراثية (GP)، ولكنه يختلف عن GP التقليدية في عدة طرق رئيسية:

• التمثيل: تستخدم GP التقليدية تمثيلًا مباشرًا للبرامج، مثل الأشجار أو التعبيرات. في المقابل، تستخدم GE تمثيلًا غير مباشر يعتمد على النحو، حيث يتم استخدام سلاسل الأعداد الصحيحة لتوجيه عملية بناء البرامج.
• التعقيد: غالبًا ما يكون من الصعب تصميم تمثيلات مباشرة للبرامج المعقدة. يوفر GE مرونة أكبر في هذا الصدد، مما يسمح له بالتعامل مع مشكلات أكثر تعقيدًا.
• الصحة النحوية: في GP التقليدية، قد تحتاج البرامج المولدة إلى أن تخضع لعمليات تصحيح لضمان صحتها النحوية. يضمن GE أن البرامج المولدة صحيحة نحويًا، نظرًا لأنها تتبع قواعد النحو المحددة.

مقارنة مع تقنيات الحسابات التطورية الأخرى

يختلف التطور النحوي عن تقنيات الحسابات التطورية الأخرى مثل الخوارزميات الجينية (GAs) في طريقة تمثيل الحلول. في GAs، غالبًا ما يتم تمثيل الحلول كسلاسل ثنائية أو سلاسل من الأعداد. في GE، يتم تمثيل الحلول كبرامج يتم إنشاؤها من خلال نحو خالي من السياق. هذا الاختلاف في التمثيل يجعل GE مناسبًا لمجموعة متنوعة من المشكلات التي قد لا تكون مناسبة لها GAs، خاصة تلك التي تتطلب هياكل بيانات معقدة أو برامج.

التحديات المستقبلية

على الرغم من نجاحه، يواجه التطور النحوي عددًا من التحديات المستقبلية. وتشمل هذه الحاجة إلى تطوير أساليب أكثر كفاءة لتصميم القواعد النحوية، وتحسين القدرة على التكيف مع المشكلات الجديدة، وتحسين قابلية التوسع. بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة إلى تطوير أساليب أفضل لتفسير البرامج التي تم إنشاؤها بواسطة GE.

خاتمة

التطور النحوي هو تقنية قوية للبرمجة الوراثية يمكن استخدامها لحل مجموعة واسعة من المشكلات. إنه يوفر مرونة في التمثيل، وإمكانية التعامل مع المشكلات المعقدة، والقدرة على توليد برامج صحيحة نحويًا. على الرغم من وجود بعض التحديات، مثل تصميم النحو والوقت الحسابي، فقد تم تطبيق التطور النحوي بنجاح في العديد من المجالات، بما في ذلك التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والروبوتات. مع استمرار تطوره، من المحتمل أن يلعب التطور النحوي دورًا مهمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

المراجع

• Ryan, C., Collins, J. J., & O’Neill, M. (1998). Grammatical evolution: solving even harder problems. In International Conference on Genetic Programming (pp. 287-292).
• O’Neill, M., & Ryan, C. (2003). Grammatical evolution. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 7(4), 349-361.
• McKay, R. I., O’Neill, M., & Keane, J. (2010). Efficiently evolving a large-scale software system using grammatical evolution. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 40(6), 696-707.
• Olivares-Lozano, J. M., & Licea, R. C. (2019). A survey on grammatical evolution: from theory to applications. Information Sciences, 482, 229-247.