Nubian Ibex Optimizer: A Nature-inspired Metaheuristic Algorithm

في عالم الهندسة والعلوم، تُعد العديد من المشكلات في جوهرها ألغازاً تحتوي على ملايين الإجابات الممكنة، ولكن لا يوجد سوى إجابة واحدة أو بضع إجابات تكون مثالية حقاً. تخيل أنك تحاول العثور على أدنى نقطة في مشهد طبيعي شاسع يملؤه الضباب والتلال والوديان. قد يكون النهج البسيط هو السير نزولاً مع المنحدر حتى لا تتمكن من المضي قدماً، ولكن هذا غالباً ما يؤدي إلى الوقوع في فخ منخفض صغير، مما يجعلك تفقد الوصول إلى القاع الحقيقي للمدى بأكره. ولحل هذه الألغاز المعقدة، طور العلماء عائلة من الأدوات تسمى الخوارزميات الميتاهيورستية (الخوارزميات الحدسية). هذه ليست صيغاً جامدة تضمن إجابة واحدة صحيحة في كل مرة؛ بل هي استراتيجيات مرنة مستوحاة من العالم الطبيعي. فهي تحاكي كيفية حركة الكائنات الحية، أو صيدها، أو نموها لاستكشاف منطقة واسعة ثم تركيز جهودها على المواقع الأكثر واعدة. إن هذا التوازن بين التجول على نطاق واسع للعثور على إمكانيات جديدة وبين التعمق في صقل حل جيد هو المفتاح لحل التحديات الصعبة في العالم الحقيقي، بدءاً من تصميم جسور أقوى وصولاً إلى ضبط إعدادات الذكاء الاصطناعي.

قدم فريق من الباحثين أداة جديدة في هذه العائلة تسمى "محسن وعل النوبي" (Nubian Ibex Optimizer). الفكرة وراء ذلك مستمدة من مراقبة الوعل النوبي، وهو نوع من الماعز البري الموجود في الجبال الوعرة في الشرق الأوسط وشمال شرق أفريقيا. تشتهر هذه الحيوانات بقدرتها المذهلة على التنقل عبر المنحدرات الصخرية شديدة الانحدار التي تبدو مستحيلة التسلق. فهي لا تتجول بعشوائية؛ بل تمتلك حساً دقيقاً بكيفية التحرك بكفاءة عبر التضاريس الصعبة، مستخدمة حوافرها المتخصصة للتشبث بالأسطح الشاهقة ورشاقتها للقيام بقفزات دقيقة. ترجم الباحثون سلوكيات البقاء هذه إلى برنامج حاسوبي. في هذه النسخة الرقمية، تمثل مجموعة من "الوعول" الافتراضية حلولاً محتملة لمشكلة ما. ومع تشغيل البرنامج، تتحرك هذه الحيوانات الافتراضية عبر مشهد محاكى من البيانات، وتعدل مواقعها بناءً على مدى جودة أدائها. إذا وجد وعل افتراضي حلاً عالي الجودة، يتم توجيه الآخرين نحوه، تماماً مثل قطيع يتبع قائداً إلى منطقة تغذية آمنة.

اختبر الباحثون هذه الطريقة الجديدة بدقة لمعرفة ما إذا كان بإمكانها التفوق على الأدوات الموجودة. قاموا أولاً بتشغيل الخوارزمية مقابل ثلاثة وعشرين دالة اختبار رياضية معيارية، وهي تشبه الألغاز التدريبية المصممة للتحقق مما إذا كان بإمكان الحل إيجاد أفضل إجابة في كل من المناظر الطبيعية السلسة والبسيطة والمناظر الفوضوية والمعقدة. أظهرت النتائج أن "محسن وعل النوبي" كان بارعاً بشكل استثنائي في أمرين: كان بإمكانه تحديد الإجابة الأفضل بسرعة في المشكلات البسيطة، وكان جيداً جداً في تجنب الوقوع في مآزق مسدودة عندما تكون المشكلات معقدة. وفي العديد من هذه الاختبارات، وجد حلولاً أفضل من الخوارزميات المعروفة الأخرى، وأحياناً بفارق كبير. على سبيل المثال، في أحد الاختبارات المحددة المصممة لقياس الدقة، وجدت الطريقة الجديدة حلاً أكثر دقة بنحو 100 رتبة مقدارية من أقرب منافس لها.

ولإثبات أن هذه لم تكن طريقة تعمل فقط على الألغاز الرياضية المجردة، طبق الفريق الخوارزمية على ثمانية من مشكلات التصميم الهندسية في العالم الحقيقي. كانت هذه تحديات عملية تتعلق ببناء أشياء مادية، مثل زنبرك الشد، وإناء الضغط، ومخفض السرعة للآلات، وأنواع مختلفة من العوارض والمكابح. في كل حالة، كان الهدف هو تقليل التكلفة أو الوزن مع ضمان بقاء الشيء آمناً وعملياً. قدم "محسن وعل النوبي" باستمرار نتائج متفوقة. ففي تصميم إناء الضغط، وهو حاوية كبيرة تستخدم لحفظ الغازات أو السوائل تحت ضغط عالٍ، وجد الخوارزمية تكويناً تبلغ تكلفته 6,077 وحدة، متفوقاً على أفضل طريقة تالية والتي بلغت تكلفتها 6,093. وفي تصميم عارضة ملحومة، قلل التكلفة إلى 1.614، متفوقاً على جميع الطرق المختبرة الأخرى. وحتى في تصميم رافعة مكبس، وهي آلية تستخدم لتحويل الحركة، حقق أدنى تكلفة قدرها 1.05، وهو تحسن واضح عن النهج الأخرى.

تشير الدراسة إلى أن الطريقة الفريدة التي تحاكي بها الخوارزمية حركة الوعل - وتحديداً كيف توازن بين الاستكشاف الواسع والتحسين المركز - تجعلها أداة قوية لحل مشكلات التحسين الصعبة. ويشير الباحثون إلى أنه بينما لا توجد طريقة واحدة مثالية لكل مشكلة ممكنة، فإن هذا النهج الجديد يقدم خياراً قوياً ومتعدد الاستخدامات للمهندسين والعلماء. ومن خلال ترجمة غرائز البقاء لحيوان الوعل الجبلي إلى استراتيجية رياضية، نجح الفريق في إنشاء طريقة يمكنها التنقل عبر مناظر البيانات المعقدة بخفة، وإيجاد حلات أفضل بشكل أسرع وأكثر موثوقية من العديد من الأدوات المستخدمة حالياً. وقد تم إتاحة كود هذه الخوارزمية الجديدة للجمهور، مما يسمح للباحثين الآخرين باختبارها بشكل أكبر وتطبيقها على تحدياتهم الخاصة في مجالات تتراوح من الطاقة المتجددة إلى التصوير الطبي.