| المستخلص: |
البحث يقترح برنامجا جينيا GP يكافئ في عمله خوارزمية بيركامب – ماسي لإيجاد المكافئ الخطي لسلسلة معطاة, حيث يعالج البرنامج الجيني مجتمع لهياكل مولدة بصورة عشوائية كبرامج مستقلة تقوم بتوليد سلاسل ارقام ثنائية عشوائية, والتي يمكن ان تكون السلسلة المعطاة احداها او جزءا من احداها, وتعمل هذه البرامج بصورة مستقلة, يعطى كل برنامج يمثل هيكلا مقترحا (سجلا موصفا بطول معين وبمعادلة ربط جيد) في مجتمع البرامج العشوائية قيمة لدالة صلاحيته تمثل القيمة الرقمية لمدى تحقيق المجتمع النهائي لحلوله ,لمواصفات السلسلة المعطاة وتكون وظيفة البرنامج الفرعي الذي يحاكي الخوارزمية الجينية هو ايجاد مجتمع الحالات الابتدائية النهائي لكل برنامج جيني. الهدف من البحث بناء ومحاكاة خوارزمية بيركامب – ماسي من خلال البرمجة الجينية GP بطريقة تحسن من ظروف عمل هذه الخوارزمية, للتغلب على بعض المشاكل التي قد تواجهها مثل شحة ثنائيات السلسلة المعطاة (توفر سلسلة مخرجات منظومة مسجلات ازاحة بعدد قليل من الثنائيات), وكذلك احتمالية ان تكون السلسلة متولدة من نظام لا خطي.
This research suggests a genetic program (GP) which is equivalent in its work to Berlekamp – Massey algorithm to find the LFSR equivalent for a given chains Hence, the genetic program deals with a population of generating structures in a random state as independent programs that generate digital random bits chains ,and it is possible for the given chain to be one of them or part of them, and these programs work independently. Each a program that represents a suggested structure (recorded and described with a specific length and with a good link equality)in the population of random programs, given a value for fitness function that represents the digital value for the extent of fulfilling the results of the final population , for the description of the given chain. The function of the subordinate program which simulate with the genetic algorithm is to find the population of the final initial values for each a genetic program. The aim of this research is to build and deal with the Berlekamp – Massey algorithm throughout the genetic programming(GP) by following a way improves the situation of work of this algorithm in order to overcome some problems that it may face for example the disavaliability of the bits of the given chain, in addition to the probability of being non- linear generating chain.
|
