DNA 遺傳演算法

DNA 遺傳演算法是改善傳統遺傳演算法而來的，相較於傳統遺傳演算法，

DNA 遺傳演算法顯得更趨近自然現象，可使問題的解易形成全域最佳解，而非 區域最佳解。DNA 遺傳演算法的編碼方式是直接以四種不同的鹼基序列進行編 碼，與生物染色體的編碼一樣，而非二進制或整數方式來編碼，更能體現生物演 化過程。處理相同問題時，其演化過程也相對於傳統遺傳演算法來的好且快。在 生物操作方面，則與傳統遺傳演算法大致相同，基本上有著選擇淘汰、交配及突 變，還有其他的操作方式像是加入病毒和酵素等，也有相關文獻探討及提出[49]。

3.5.1 DNA 遺傳演算法之理論背景

DNA(Deoxyribonucleic acid，去氧核醣核酸)為組成染色體的重要成分，而 染色體具有生物的遺傳訊息。DNA 由四個鹼基序列的核甘酸所組成[50]，

Adenine (A)、Guanine (G)、Cytosine (C)和 Thymine (T)，在染色體裡包含有許多 基因(Gene)，為一個有著 A、G、C、T 的串列組合，其中，每三個主要成分組

基因包含著生物中的遺傳訊息，由 A、G、C、T 串列編碼而成。一條染 色體由數十萬種不同的基因所構成，每個基因又是由許多鹼基序列排列而成，

藉此可產生多樣性的染色體族群，再透過遺傳演化的方式獲得問題中的最佳 解，進而處理非線性系統的問題。

3.5.2 DNA 遺傳演算法之演化操作

與傳統遺傳演算法不同的是，DNA 遺傳演算法是以四個鹼基序列 A、G、

C、T 編碼出不同的基因組合，而成為多樣化的染色體族群；接著透過與遺傳演 算法相同的生物操作：交配及突變，產生最佳的子代[51]。

1. 交配：如同傳統遺傳演算法一樣，DNA 遺傳演算法的交配方式也是 較常採用單點或二點交配，不一樣的是DNA 遺傳演算法與真實生物 體一般，交換的是其鹼基序列，更能使得演化過程更貼近自然狀況。

這是一種交換DNA 染色體基因的生物操作過程，其相對應的關係如 圖3-11 所示，圖 3-12(a)和(b)分別表示單點交配與二點交配的過程，

不過在許多文獻中顯示在DNA 染色體的交配過程中，使用二點交配 方式有著較好的效果。

圖3-11 DNA 中染色體與基因的關係

(a)

(b)

圖3-12 DNA 染色體的交配操作 (a)單點交配、(b)二點交配

2. 突變：在突變機率下，任意選定 DNA 染色體中的一點，將其鹼基序 列改變為其他三種，例如將A 改成 G 或 C 或 T 的過程，稱為突變，

如圖3-13 所示。

圖3-13 DNA 染色體的突變操作

此外，因為DNA 遺傳演算法是根據生物體所產生的，所以其編碼方式也 會比傳統遺傳演算法多變。近年來亦有文獻指出以病毒操作與酵素操作的編碼 方式，使模糊邏輯系統演化出更好的模糊規則。以下將簡略地說明病毒操作與 酵素操作：

1. 病毒(Virus)：此生物操作方式，就是以病毒侵入的方式來改變 DNA 染色體的鹼基序列，侵入點並無限制，而病毒的表示方式也是一串鹼 基序列，所以染色體侵入病毒之後，整體長度變長了。其操作方式如 圖3-14 所示。

圖3-14 DNA 染色體的病毒操作

2. 酵素(Enzyme)：又稱之為酶，是利用其合成的操作方式來改變 DNA 染色體的鹼基序列。首先酵素確定兩個鹼基序列，如 AGT(Ser)和 GGT(Gly)，接著在染色體中選定兩個合成點放入酵素，則兩酵素間 的鹼基序列便會被合成，並隨著酵素消失掉。所以DNA 染色體加入 酵素後，整體長度縮短了，其操作方式如圖3-15 所示。

圖3-15 DNA 染色體的酵素操作

總而言之，DNA 遺傳演算法的編碼有著以下特色：(1) 對於知識的表示 方式是靈活的；(2) 編碼可產生冗長與重疊的染色體；(3) 其產生的染色體長度 是可變的；(4) 對於交配點的選定是沒有限制的。本論文將利用上述的交配與突 變操作來進行全向輪移動機器人的路徑規劃。