Mutation (genetic algorithm)
ರೂಪಾಂತರವು ಆನುವಂಶಿಕ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಾವಳಿ (ಇ. ಎ.) ಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಣತಂತುಗಳ ಆನುವಂಶಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸುವ ಆನುವಂಶಿಕ ನಿರ್ವಾಹಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಜೈವಿಕ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಬೈನರಿ ಕೋಡೆಡ್ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಜಿಎ) ನ ರೂಪಾಂತರ ಆಪರೇಟರ್ನ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಉದಾಹರಣೆಯು ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಿಟ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಮೂಲ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ತಿರುಗಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ರೂಪಾಂತರ ಆಪರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವು ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಬಿಟ್ಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಿಟ್ ಅನ್ನು ತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಜೈವಿಕ ಬಿಂದು ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಈ ರೂಪಾಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಏಕ ಬಿಂದು ರೂಪಾಂತರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತರ ರೀತಿಯ ರೂಪಾಂತರ ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೈನರಿ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಯೋಜಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು. ಮಾದರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಇ. ಎ. ಗಳಲ್ಲಿನ ರೂಪಾಂತರದ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಪರಸ್ಪರ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಿನಿಮಾವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರ ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಗರಿಷ್ಠಕ್ಕೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತರ್ಕವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಇ. ಎ. ಗಳು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಯೋಗ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಫಿಟ್ಟರ್ಗಳ ಕಡೆಗೆ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ (ಅಥವಾ ಅರೆ-ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ) ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಇ. ಎ. ಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಎಲ್ಲಾ ರೂಪಾಂತರ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆಃ ಹುಡುಕಾಟ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಿಂದುವು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಂದ ತಲುಪಬಹುದಾದಂತಿರಬೇಕು. ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಭಾಗಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಆದ್ಯತೆ ಇರಬಾರದು (ಯಾವುದೇ ಚಲನೆ ಇಲ್ಲ). ದೊಡ್ಡ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಿಂತ ಸಣ್ಣ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿರಬೇಕು. ವಿವಿಧ ಜೀನೋಮ್ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ, ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಾಂತರ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಕೆಲವು ರೂಪಾಂತರಗಳೆಂದರೆ ಗಾಸಿಯನ್, ಯೂನಿಫಾರ್ಮ್, ಝಿಗ್ಜಾಗ್, ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಂಬಲ್, ಇನ್ಸರ್ಷನ್, ಇನ್ವರ್ಷನ್, ಸ್ವಾಪ್ ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವು. ಕೆಳಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದವುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಲೋಕನ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ಐಬೆನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಮಿತ್ ಅವರ ಪರಿಚಯಾತ್ಮಕ ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಬಿಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ರೂಪಾಂತರವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಟ್ ಫ್ಲಿಪ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಬಿಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳ ರೂಪಾಂತರವು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಃ ಒಂದು ಬಿಟ್ನ ರೂಪಾಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು, ಬೈನರಿ ವೆಕ್ಟರ್ನ ಉದ್ದ ಎಲ್ಲಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ರೂಪಾಂತರದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತಲುಪಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ರೂಪಾಂತರ ವಿಕಸನ ತಂತ್ರ ಅಥವಾ ನೈಜ-ಕೋಡೆಡ್ ಆನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಂತಹ ಅನೇಕ ಇ. ಎ. ಗಳು, ಬಿಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಕೋಡಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾದ ಉತ್ತಮ ಅನುಭವಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ನೈಜ-ಮೌಲ್ಯದ ವಂಶವಾಹಿಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಮರು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ರೂಪಾಂತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ದೊಡ್ಡ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬದಲಾವಣೆಯ ನಿರ್ಧಾರದ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಸಂಬಂಧಿತ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದು ಮಧ್ಯಂತರಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ. ರೂಪಾಂತರಗಳು ಈ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದೇ ಇರಬಹುದು. ನಂತರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಂತರದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ ರೂಪಾಂತರವು ಜೀನ್ನ ಹಳೆಯ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಾಂತರಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಉತ್ಪರಿವರ್ತಿತ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆಃ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜೀನ್ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ರೂಪಾಂತರದ ಹಂತದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅದು ಬದಲಿಸಬೇಕಾದ ಜೀನ್ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. : ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಹಂತ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಅನುಮತಿಸಬಹುದಾದ ಬದಲಾವಣೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಜೀನ್ನ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯವು ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಅಂತಹ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಮಾರಕ ರೂಪಾಂತರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಜೀನ್ನ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ದುರಸ್ತಿ ಒಂದು ಚಲನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಮಿತಿಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಂತರ ಮೌಲ್ಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಕಾಸದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹಂತದ ಗಾತ್ರಗಳು ವರ್ಣತಂತುಗಳ ಭಾಗವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ನಿಜವಾದ ನಿರ್ಧಾರದ ಅಸ್ಥಿರಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಕಾಸಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ರೂಪಾಂತರವು ಜೀನ್ನ ಮೌಲ್ಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಒಂದು ಸಂಭವನೀಯ ರೂಪವೆಂದರೆ ವಿಕಸನೀಯ ಕ್ರಮಾವಳಿ GLEAM (ಜನರಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮತ್ತು ಮೆಥಡ್) ನ ರೂಪಾಂತರ ಸಾಪೇಕ್ಷ ನಿಯತಾಂಕ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ, ಮೊದಲು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ರೂಪಾಂತರಗಳಂತೆ, ದೊಡ್ಡ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗಿಂತ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬೇಕೇ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅನುಗುಣವಾದ ಒಟ್ಟು ಬದಲಾವಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯ ನಷ್ಟವಿಲ್ಲದೆ, ವಿವರಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಊಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು ಬದಲಾವಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರವು ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಅಗಲದೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ ಉಪ-ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ವಿವಿಧ ಗಾತ್ರದ ಉಪ-ಬದಲಾವಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆಃ-th ಉಪ-ಬದಲಾವಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರಃ ಜೊತೆಗೆ ಮತ್ತು ತರುವಾಯ, ಉಪ-ಬದಲಾವಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಸಮಾನ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಹ ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಜೀನ್ನ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಪ-ಬದಲಾವಣೆಯ ಮಧ್ಯಂತರಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಪಕ್ಕದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವ ಅನುಕರಣೀಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಉಪ-ಪ್ರದೇಶಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ಮೊದಲಿನಂತೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಈ ವಿತರಣೆಯು ದೊಡ್ಡದಕ್ಕಿಂತ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. 10ರಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಈ ರೂಪಾಂತರವು, ಮೌಲ್ಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರ ಮೇಲೆ ಗರಿಷ್ಠವು ಇರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಜೀನ್ ಮೌಲ್ಯವು ಅದರ ಮಿತಿಯನ್ನು ಬಹಳ ಹತ್ತಿರಕ್ಕೆ ತಲುಪಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಗಳ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಗಳ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಒಂದು ಗುಂಪಿನ ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಗಳಾಗಿರುವ ಜೀನೋಮ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಎರಡು ರೂಪಾಂತರಗಳಲ್ಲಿ, ಜೀನೋಮ್ನ ಭಾಗಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಲಕ್ಕೆ ತಿರುಗುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯನ್ನು ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆಃ ವಿಲೋಮ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯನ್ನು ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ರೂಪಾಂತರಗಳು ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆದ ಅವಶ್ಯಕತೆ, ಅದರ ಪ್ರಕಾರ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ದೊಡ್ಡದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿರಬೇಕು, ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಎರಡು ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಪೂರೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಭಾಗಶಃ ಪಟ್ಟಿಗಳ ಉದ್ದ ಮತ್ತು ಶಿಫ್ಟ್ ಸ್ಥಾನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉದ್ದವಾದ ಭಾಗಶಃ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಶಿಫ್ಟ್, ಜೀನ್ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬದಲಾವಣೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಭಾಗಶಃ ಪಟ್ಟಿಗಳ ಅಂತಿಮ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭದ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ದೂರವೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಅಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಂತರ ಮತ್ತು ದುಂಡಾದ ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ರೂಪಾಂತರದ ಎರಡು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರ ಪ್ರಕಾರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಿರುಗುವಿಕೆಗೆ, ಅಂತರದಂತೆಯೇ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಲೋಮಕ್ಕಾಗಿ, ಅದು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರಗಿಡಬೇಕು. ಇವೊಲ್ಯೂಷನರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಜಾನ್ ಹಾಲೆಂಡ್ (1975) ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಕೆ, ಪಿಎಚ್ಡಿ ಪ್ರಬಂಧ, ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಮಿಚಿಗನ್ ಪ್ರೆಸ್, ಆನ್ ಆರ್ಬರ್, ಮಿಚಿಗನ್. .. ಜೆನೆಟಿಕ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು