تدفق عمل DEAP الآلي: اجعل عقلك يرتاح بينما يقوم البرنامج بالعمل الإضافي نيابة عنك!

هل اعتقدت أن DEAP نوع من مساحيق الغسيل الفعالة التي تنظف بياناتك من الفوضى؟ خطأ! إنه القائد لجيش البرمجيات "القابلة للتطور". تخيل أن لديك قرماشًا رقميًا، كل فرد فيه يجرب ويتعلم ويتقّوى باستمرار، ثم في النهاية يقوم تلقائيًا بنقل أكبر مشكلة تحسين على عاتقه — هذه هي الحياة اليومية مع DEAP.

اسمه الكامل Distributed Evolutionary Algorithms in Python (خوارزميات التطور الموزعة بلغة بايثون)، يجعل DEAP من الخوارزميات الجينية أكثر من مجرد لعبة أكاديمية. فهو لا يشبه النصوص التي تكتبها بنفسك، والتي غالبًا ما تتعطل بعد تشغيلها ثلاث مرات أو تفقد تماسكها بمجرد تعديل بسيط في المعاملات. بالعكس، يشبه DEAP كأنه مجموعة ليغو، حيث تكون وحدات الاختيار والتقاطع والطفرة منفصلة بوضوح، ويمكنك تبديل الاستراتيجيات كما تُبدّل القطع. والأكثر إثارة هو دعمه الأصلي للحساب المتوازي، مما يسمح لك باستخدام مئات أو آلاف النوى في آن واحد، فيحقق سرعات خارقة.

وبحسب اختبارات نُشرت في مجلة IEEE، فإن DEAP أسرع بـ 3.2 مرة من الأطر المكتوبة يدويًا في دوال الاختبار القياسية، ويتميز باستقرار شبه كامل ضد الانهيار. لماذا؟ لأن وراءه جهد مجتمع طويلاً من التطوير والتحسين، وليس نسخة كتبتها بعد سهرتين فقط وتعمل "مؤقتًا".

بناء خط الإنتاج الآلي الأول الخاص بك من الصفر: كفى تعديلًا يدويًا للمعاملات حتى الشك في معنى الحياة! سنستخدم اليوم DEAP لإنشاء "خط تدقيق تلقائي للمعاملات الفائقة"، بحيث يعمل الخوارزمي التطوّري كعامل ذكاء اصطناعي يعمل على مدار الساعة. تخيل أنك مستلقي على السرير تتصفح هاتفك، بينما برنامجك يجرب جميع تركيبات النموذج الممكنة — هذا ليس حلماً، بل واقع مع DEAP.

أولاً، عرّف دالة اللياقة: مثلًا استخدم نتيجة التحقق المتقاطع كمؤشر "للبقاء"، وكلما زادت كانت فرصتك في البقاء والتزاوج أعلى. ثم صمّم هيكل الفرد، وضمّن فيه معاملات مثل معدل التعلّم وعمق الشجرة ضمن قائمة، واستخدم الأمر creator.create("Individual", list) لتسجيلها في المصنع. بعد ذلك، استعن بجيش وحدة tools: استخدم tools.initRepeat لتوليد الكائنات الأولية، وtools.selTournament لاختيار الأقوى، وtools.cxBlend للإخصاب المختلط، وtools.mutGaussian لإحداث طفرات عشوائية.

ثم اربط كل شيء في تسلسل واحد: قراءة البيانات → إنشاء النموذج → التقييم → الاختيار → إنجاب أفراد جدد → حفظ النتائج، وكل ذلك تلقائيًا دون توقف. أقل من 50 سطر برمجي يمكنها أن تحل محل ثلاثة أيام من العمل اليدوي المرهق.

import random
from deap import base, creator, tools, algorithms

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

def evaluate(ind):
  # ضع هنا منطق تدريب النموذج وتقييمه
  return (accuracy_score,)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual,
                                       toolbox.attr_float, n=5)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", evaluate)
toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=0.1, indpb=0.2)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

pop = toolbox.population(n=50)
algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.7, mutpb=0.2, ngen=40, verbose=True)


يُشبه هذا الكود خط إنتاج آلي: تدخل المواد الخام (البيانات)، ويخرج المنتج النهائي (أفضل المعاملات)، ولا تحتاج إلى التدخل في المنتصف. مع كل تكرار، يحدث تطور تدريجي، حتى يتم العثور على أفضل نموذج. لا تكمن قوة DEAP في تشغيل خوارزمية تطورية مرة واحدة، بل في قدرتك على تغليف العملية بأكملها في "خط إنتاج ذكي" يمكن إعادة استخدامه وتوسيعه بسهولة. في اللحظة التالية، يمكنك استخدامه لترويض الشبكات العصبية، أو تحسين استراتيجيات التداول، أو حتى تصميم قواعد نحوية فضائية — بشرط ألا تنسَ تزويده بالقهوة (الطاقة). الآن، اترك الماوس جانبًا، ودع برنامجك يعمل بدلًا عنك!

بينما لا يزال خوارزميك التطوري يتسلل ببطء على نواة واحدة، فإن خوارزميات الآخرين قد بدأت بالفعل سباق الفورمولا 1 على المسار متعدد النوى. التوازي في DEAP لا يعني لك "السرعة قليلًا"، بل الفرق بين "الانتظار حتى نهاية الدوام" و"الانتظار حتى التقاعد". بفضل دعمه المدمج لوحدة multiprocessing أو الأداة خفيفة الوزن عالية الأداء SCOOP، يستطيع DEAP تحقيق تقييم موازٍ حقيقي للياقة الخاصة بالأفراد — أي أن عشر نوى تحسب عشر مجموعات من المعاملات في آن واحد، ليس في صف انتظار، بل هجوم جماعي على المشكلة.

تخيل أنك تقوم بضبط نموذج تعلم عميق، ويستغرق الجيل الواحد على نواة واحدة ثلاث دقائق، أي نصف ساعة لعشرة أجيال. قد لا تصل حقًا لحضور حفل زفاف ابنك. ولكن باستخدام أربع نوى؟ يتم قطع الوقت إلى النصف ثم خصم المزيد. والأكثر إثارة، عند استخدام SCOOP على مجموعة حوسبة سحابية، فإنه قادر على التعامل مع أخطاء التسلسل بطريقة أنيقة — طالما لا ترسل كائنات لا يمكن تسلسلها (pickle)، وإلا سيصرخ البرنامج فجأة: Can't pickle local object.

نصيحة للتصحيح: اجعل المتغيرات العامة داخل دالة، واستخدم functools.partial لتمرير المعاملات؛ وابدأ باختبار النموذج على نواة واحدة للتأكد من صحة المنطق قبل التوسع. التوازي ليس اختياريًا، بل هو آخر خط دفاع ضد الحاجة للعمل الإضافي.

بعد انتهاء التشغيل، هل انتهت حياتك أيضًا؟ لا تمزح، إذا لم تعرف كيف تبدو النتائج، فالأفضل أن تذهب للعبادة وتطلب القرعة! في الفصل السابق، جعلنا DEAP يركض كالبرق على النوى المتعددة، لكن السرعة وحدها لا تكفي، يجب أن تفهم ما يفعله. إنها كأنك تستأجر فريق عملاء نخبة لإنجاز مهمة، ثم تتلقى رسالة واحدة فقط تقول "المهمة منجزة" — هل فجروا البنك أم أبرموا معاهدة سلام؟ tools.Statistics هو مركز استخبارك، ويمكنه جمع مؤشرات حيوية مثل اللياقة، والتنوع الجيني، ومتوسط الأجيال، بشكل فوري.

باستخدام Matplotlib أو أداة التفاعل القوية Plotly، يمكنك رسم منحنيات التطور، ومراقبة ما إذا كانت المجموعة قد توقفت مبكرًا عن التحسن، أو دخلت في "فقر جيني". والأكثر إثارة، يمكنك كتابة نص بسيط لإنشاء تقارير HTML تلقائيًا، أو حتى إرسال تنبيه عبر البريد الإلكتروني عندما ينخفض التنوع عن حد معين — "تحذير! مخزون الجينات على وشك أن يصبح صحراء!". الأتمتة لا تعني إيقاف عقلك، بل رفع مستوى قدرتك على اتخاذ القرار. في النهاية، إذا كنت أنت نفسك لا تفهم النتائج، فما الفرق بين ذلك وبين الرهان العشوائي؟ بدلًا من الاعتماد على الحظ للحصول على بطاقة نادرة، اصنع جيش بوكيمون ذكاء اصطناعي يمكنه التقرير والتعلم.

عندما تصبح قادرًا على قراءة كل تفصيلة في عملية التطور، حان الوقت للقيام بشيء أكثر جنونًا — حول DEAP إلى روبوت تحول آلي خاص بك! لا تكتفِ باستخدام عمليات التقاطع والطفرة الافتراضية، فاللاعبون المتقدمون الحقيقيون يغيرون القواعد سرًا. يمكنك تطوير دوال تقاطع مخصصة تناسب مجال مشكلتك، مثلًا في تخطيط المسارات، صمّم تقاطعًا يتبادل فقط "مسارات فرعية صالحة"، لتجنب إنتاج حلول غير ممكنة. إنها كأنك تُعلّم الذكاء الاصطناعي القيادة، فلا يمكنه فقط تدوير المقود عشوائيًا، بل يجب أن يعرف قواعد المرور.

وأكثر من ذلك، يمكنك مزج الاستراتيجيات: بعد عدة أجيال من الخوارزمية الجينية، أدخل بحثًا محليًا (local search) لضبط دقيق للأفراد النخبة، كأنك تستعين بمدرب شخصي لمساعدة الرياضي البطل على冲刺 الأخير. بل يمكنك مزج خوارزمية السرب الجزيئي (PSO) مع الخوارزمية الجينية (GA)، لتجوب فضاء الحلول بانتشار واسع وضربات دقيقة في آن واحد. هكذا تُبنى عمليات البحث عن هياكل الشبكات العصبية (NAS) — تستخدم التطور للعثور على الهيكل، ثم النزول بالتدرج لتضمين الأوزان، سيفان معًا.

DEAP ليس صندوقًا أسود، بل هو صندوق ليغو خاص بك. افصل القطع كيفما شئت، وركّب المنطق كما تريد، وابنِ وحشًا آليًا تلقائيًا يمكنه العمل الإضافي، والتعلم، ولا يحتاج إلى شرب القهوة.

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at عنوان البريد الإلكتروني هذا محمي من روبوتات السبام. يجب عليك تفعيل الجافاسكربت لرؤيته.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!