العلوم البيئيةالعلوم الطبيعيةعلم الأحياء التطوري

مجموعات النمل.. ومنظومات الإنذار المبكر عن الكوارث

د. حسين عزيز صالح

تتعامل معظم المراكز البحثية والمؤسسات العلمية المختصة في مجال إدارة الكوارث مع خطر الكوارث والتأثيرات الناجمة عنها باستخدام طرق تقليدية غير مواكبة للتقدم العلمي والتكنولوجي تتطلب زمناً طويلاً لمعالجة وتحليل البيانات الخاصة بهذه الكوارث (مثل الزلازل والفيضانات والبراكين وتلوث الهواء والماء والتربة).
وهذا يستدعي البحث عن طرق متطورة وأساليب عملية وسريعة لسد الفجوات الكثيرة الناجمة عن عدم فهم معرفة الطبيعة المتغيرة لهذه الكوارث. تستطيع هذه الطرق المتطورة إيجاد حلول مثالية تؤفر الدارسة التحليلية العلمية والعملية لأسباب وتحولات هذه الكوارث قبل وقوعها وخلالها وبعدها؛ بغية فهم تأثيرها وأبعادها وكيفية التجاوب بشكل أفضل مع آثارها الجسيمة ، ومن ثم تقديم المساعدات اللازمة لعمليات الإغاثة والطوارئ. ويتضمن الحل المثالي لمراقبة الكارثة وتخفيف خطرها تشكيل التصميم الفعال لمنظومة الإنذار المبكر التي تغطي المنطقة الجغرافية للكارثة من خلال: التوفير السريع للمعلومات الضرورية، وتسهيل عملية الاتصالات والحركة، وتوفير المراقبة الدقيقة للظروف المتغيرة المواكبة لهذه الكوارث وضبط تحولاتها وتأثيراتها … إلخ.
وستعرض هذه المقالة عملية التصميم المثالي لهذه المنظومة، بأسلوب علمي مبرمج، يتضمن استخدام خوارزمية مجموعة النمل الميتاهيروستيكية.

تُعد الخوارزميات الميتاهيروستيكية Metaheuristic Techniques المبنية علـــى مبادئ ومفاهيم الذكاء الصنعي Artificial Intelligence الأكثر استخداماً في إيجاد الحلول المثالية لمشكلات متعددة في مجالات متنوعة في الحياة العملية، كعلوم الإدارة والإحصاء والمجالات الهندسية والمعلوماتية.
وتتصف هذه الخوارزميات بقدرتها على ابتداع طرق ديناميكية ملائمة لطبيعة المسألة المراد دراستها، وتحديد الصيغة العملية لإيجاد الحل الأكثر مناسبة من بين مجموعة الحلول الممكنة لدراسة هذه المسألة، ومن ثم تحسين قيمة هذا الحل إلى أقصى حدود الإمكانية. يُقصد بمفهوم التحسين الميتاهيروستيكي إيجاد الحدود الدنيا لكلفة تصميم ما، أو الحدود العظمى للاستخدام الفعال لهذا التصميم. في الهندسة الميكانيكية يهدف المهندس المصمم إلى إيجاد التصميم المثالي للسيارة آخذا بعين الاعتبار جميع العوامل الهندسية والاقتصادية والفنية. فالمهندس الميكانيكي يهدف باستخدام التحسين الميتاهيروستيكي إلى الحصول على تصميم سيارة نموذجية تتوافر فيها في آنٍ واحد الحدود العظمى لعوامل الأمان والقوة والجاذبية والخفة…إلخ. في الهندسة الجيوماتيكية يهدف المهندس المصمم إلى إيجاد التصميم المثالي للشبكة الجيوماتيكية (التي تشكل أساس عمل منظومة الإنذار المبكر) آخذاً بعين الاعتبار كل الشروط الفنية والهندسية والاقتصادية… إلخ. فالمهندس الجيوماتيكي يهدف باستخدام التحسين الميتاهيروستيكي إلى الحصول على تصميم شبكة نموذجية بأسرع وقت وأقل كلفة ممكنين.
تُعرف الكارثة وفقاً لمفهوم التحسين الميتاهيروستيكي بأنها مشكلة آنية مكونة من دالات هادفة متعددة متناقضة وغير متجانسة ومتداخلة فيما بينها لتؤلف مجموعة غير متناهية من الحلول الموزعة على مجال بحث معقد.
إضافة إلى ذلك، فإن الكم الهائل للبيانات المجمعة لدراسة الكارثة يتزايد باطراد، وهو ما يستلزم تطوير طرق متقدمة توفر آنيا وبسرعة نمذجة هذه البيانات بأسلوب فعال.
في أثناء دراسة الكوارث، تستخدم الخوارزميات الميتاهيروستيكية آنياً عدداً كبيراً من الدالات الرياضية (functions)، التي تتمتع بقدرتها بمرونتها وسرعتها المناسبة وقدرتها على تشكيل الحلول المثالية لمراقبة التحول المستمر لبيانات الكارثة الخاضعة للتأثيرات المكانية والتغيرات المناخية المترافقة مع مراحل حدوث الكارثة.
إن الهدف من عملية التحسين الميتاهيروستيكي هو دمج جميع العوامل الثابتة والمتغيرة للتوابع الهادفة في النموذج الديناميكي للمنظومة، لإيجاد الحل المثالي الأكثر فعالية ومرونة ومناسبة من بين كل الحلول غير المتناهية والموجودة في المجال البحثي لدراسة الكارثة. يعتمد مبدأ عمل هذا النموذج على تحسين التصميم الأولي للشبكة، الذي تم تشكيله اختيارياً أو تجريبياً في تصميم جديد أفضل من سابقه باستخدام خوارزميات ميتاهيروستيكية تطبق سلسلة من عمليات البحث المحلي على مركبات الحل المراد دراسته لإيجاد أفضل حل مناسب من بين مجموعة الحلول الممكنة، ومن ثم تحسين فعالية هذا الحل إلى أقصى حد ممكن. يعتمد التصميم الفعال للمنظومة على عدة عوامل كعدد العناصر المكونة للحل، ونوع الخوارزمية المستخدمة لإنشاء وتحسين هذا الحل، والشكل الهندسي للشبكة الجيوماتيكية (التي تعتبر أساس عمل هذه المنظومة) وأبعادها والغرض المراد من تصميمها.
لقد تم تطبيق هذه الخوارزمية بنجاح على إيجاد حلول ناجعة لمسائل معقدة في الحياة العملية، كتصميم شبكات الاتصالات الضخمة، وجدولة تنظيم حركة المرور في المدن الكبرى، وإيجاد المواقع المثالية لمحطات ومخازن الطاقة وغيرها.

خوارزمية مجموعة النمل
تعتبر عملية تصميم منظومة الإنذار المبكر عن الكوارث باستخدام خوارزمية مجموعة النمل عملاً علمياً مهماً. إن النمل كائنات حية شبه عمياء وعديمة الذاكرة وذات دورة حياة قصيرة الأمد، لكنها تتمتع بقدرة فائقة على تشكيل شبكة نموذجية من المسالك بين مساكنها وأمكنة وجود الغذاء. في البداية تتصرف مجموعة النمل بشكل حر وتسلك عشوائياً المسارات 1, 2, 3, و4 كونها لا تملك أي معلومة مسبقة عن المسار الأفضل كما هو موضح في الشكل (1). تتواصل النملة في الحياة الطبيعية مع بقية أفراد مجموعتها أثناء عمليات البحث عن مصادر الغذاء باستخدام مادة كيميائية (Pheromone) تفرزها على المسار التي تسلكه. تتحسس بقية أفراد المجموعة المنتشرة عشوائياً هذه المادة المتناثرة، وتتبع المسار الذي يحتوي على كمية كبيرة منها لتصل بذلك إلى مكان وجود النملة التي اكتشفت المصدر الغذائي أولاً. وكلما زاد حجم المادة المفروزة على هذا المسار ازداد انجذاب باقي أفراد المجموعة إليه، وهذا يعني أن حركة النمل على هذا المسار كبيرة ومتزايدة كونه المسار المثالي (المسار 3 الأقصر والأسهل) بين المسكن ومصدر الغذاء كما هو موضح في الشكل2.

المبدأ الميتاهيروستيكي
لشرح مبدأ نمذجة عمل مجموعة النمل في تحسين فعالية منظومة الإنذار المبكر، تم استخدام شبكة جيوماتيكية (التي تشكل أساس عمل المنظومة) صغيرة مكونة من خمس نقاط تسوية (i, j, k, l, m) كما هو موضح في الشكل 3. تختار النملة الموجودة على النقطة i الانتقال إلى النقاط المجاورة لها باستخدام أكثر من مصدر للمعلومات. يمثل المصدر الأول مصفوفة الرؤية المتضمنة كل المسافات الفاصلة بين نقاط الشبكة والتي تبقى ثابتة طوال مراحل تصميم الحل النهائي للشبكة (عوامل ثابتة). إن الغاية من هذه المصفوفة مساعدة النملة على اختيار أقرب النقاط المحيطة والمجاورة لموقع وجودها. يُمثل المصدر الثاني مصفوفة الذاكرة المتضمنة قيم المادة الكيميائية المفروزة على كل المسارات الواصلة بين نقاط الشبكة والتي تتغير خلال عمليات التصميم (عوامل متغيرة). والغاية من هذه المصفوفة مساعدة النملة على معرفة عدد المرات التي تم فيها استخدام هذه المسارات أثناء مراحل التحسين السابقة. فالنملة عند هذه المرحلة (ووفقاً لمبدأ التحسين الميتاهيروستيكي) تتمتع بصفتي الرؤية والذاكرة اللتين تساعدانها بسرعة على معرفة وإيجاد المسارات المناسبة للانتقال إلى النقاط الأخرى. عند تطبيق خوارزمية مجموعة النمل يتم تحديد عدد المحاولات التكرارية اللازمة للحصول على الحل النهائي الأكثر مناسبة لتصميم الشبكة. تُعرَّف المحاولة التكرارية بالزمن اللازم الذي يحتاج إليه الحاسوب لإيجاد أفضل تصميم ممكن خلال الدورة الواحدة (loop) من عمل البرنامج. تساعد هذه المحاولات التكرارية النملة على امتلاك دورة حياة طويلة للاستفادة من المحاولات السابقة خلال البحث عن التصميم المناسب أثناء عمل البرنامج. لتوجيه عمليات البحث بشكل فعّال باتجاه الحل المناسب، تُزوَّد كل نملة بوحدة مؤقتة لتجميع المعلومات الناتجة من كل محاولة. تُسمى هذه الوحدة باللائحة المحظورة وهدفها مساعدة النملة على تجنب المرور على النقطة أكثر من مرة واحدة خلال كل محاولة تكرارية. بافتراض أن النملة الموجودة على النقطة i اختارت النقطة j المجاورة لها لتنتقل إليها، عندها يتم إضافة النقطة j إلى اللائحة المحظورة لتجنيب هذه النملة الانتقال ثانية إلى j أثناء تنفيذ المحاولة التكرارية الحالية. تستمر النملة باستخدام المبدأ نفسه عند التنقل بين النقاط الأخرى حتى رصد كل نقاط الشبكة، ومن ثمّ فاللائحة المحظورة تكون ممتلئة بالنقاط الخمس في نهاية المحاولة التكرارية الأولى. بعد إتمام كل محاولة تكرارية، تقوم النملة بتفريغ لائحتها المحظورة من محتوياتها، ثم تخزين وتجميع هذه المعلومات بشكل متتابع في مصفوفة الذاكرة ليتسنى بعدها للنملة البدء بمحاولة تكرارية جديدة وبلائحة فارغة. عندما تبدأ النملة المحاولة التكرارية الثانية تتبع الأسلوب نفسه الذي انتهجته في المحاولة التكرارية الأولى، وتستمر في تنفيذ جميع المحاولات التكرارية المحددة مسبقاً. في نهاية عمل البرنامج (وبعد الانتهاء من تنفيذ جميع هذه المحاولات) يتم تجميع كل المعلومات الناتجة من هذه المحاولات في مصفوفة الذاكرة التي تحوي كل المسارات المتشكلة، وعندها يتم اختيار التصميم النهائي المكون من المسارات المثالية.
تختلف مدخلات خوارزمية مجموعة النمل الواجب اختيارها بعناية كبيرة وفقاً لحجم وطبيعة الشبكة المراد تصميمها. تتكون هذه المدخلات من قسمين هما العناصر الأساسية للشبكة، والعوامل التي تتحكم في عمل الخوارزمية. وتقوم العناصر الأساسية بتحديد الأسلوب الواجب تطبيقه لنمذجة هذه المنظومة بحيث تتناسب مع إطار عمل خوارزمية مجموعة النمل، وتتألف العناصر الأساسية من مصفوفة المسافات، وعدد أفراد مجموعة النمل المستخدم في عملية التصميم، وعدد نقاط الانطلاق البدائية لعمل أفراد المجموعة، وأبعاد اللائحة المحظورة الخاصة بكل نملة. أما عوامل التحكم فتعتمد على عدد المحاولات التكرارية وقيمة الزمن الحسابي اللازمين لإيجاد هذا التصميم.

مرحلة تعديل المادة الكيميائية
في البداية يتم توزيع القيم الأولية للمادة الكيميائية بشكل متساو على كل المسارات الواصلة بين نقاط الشبكة، ويُفضل أن تكون قيمتها صغيرة جدا (تراوح بين الصفر والواحد). تقوم أفراد مجموعة النمل في كل محاولة تكرارية بتعديل مستوى هذه المادة على المسارات المناسبة التي تم المرور عليها. يُسمح فقط لكل نملة تجد مساراً مناسباً بإفراز هذه المادة لزيادة التأثير على بقية أفراد المجموعة وجذبهم لعبور هذه المسارات المناسبة، وبالتالي توجيه وتركيز عمليات الاستكشاف حولها للإسراع في إيجاد أفضل تصميم ممكن. في حين يُمنع القسم الآخر من أفراد مجموعة النمل من إفراز المادة (أي يتم تخفيض مستوى الذاكرة على هذه المسارات غير المناسبة لتقليل استخدامها). تمثل كمية المادة الكيميائية المفروزة آلية الاتصال والتواصل بين أفراد مجموعة النمل للمشاركة في استخدام المعلومات المفيدة، وبالتالي التعاون فيما بينها لإيجاد التصميم النهائي. يقوم أفراد مجموعة النمل بتعديل المادة الكيميائية على مرحلتين:
1 – مرحلة التعديل المحلي: حيث تقوم كل نملة بإجراء تعديل ثانوي لمستوى المادة الكيميائية على المسارات المجاورة لها. والغاية من عملية التعديل المحلي هي مساعدة النملة على توسيع نطاق عملية البحث والتفتيش عن المسارات المناسبة في كل مرحلة ثانوية.
2 – مرحلة التعديل الشامل: عندما تنتهي مجموعة النمل من بناء التصميم الأولي للشبكة فإنها تتعاون مع بعضها بعضا في مراحل التحسين التالية بتبادل المعلومات عن المسارات الجيدة، ثم تقوم بإجراء التعديل الشامل للمادة الكيميائية على كل هذه المسارات للتوصل لأفضل تصميم. والغاية من مرحلة التعديل الشامل السماح فقط للنملة التي وجدت المسارات الجيدة التابعة لأفضل تصميم بإفراز المادة الكيميائية بغية تركيز وزيادة عمليات البحث حول هذه المسارات.

منظومة الإنذار المبكر
يُعتبر تطبيق خوارزميات النمذجة الميتاهيروستيكية في تصميم منظومة الإنذار المبكر عن الكوارث عملاً علمياً مهماً في جميع مجالات الهندسة المعلوماتية والجيوماتيكية وبحوث العمليات والذكاء الصنعي وإدارة وتخفيف الكوارث وغيرها من العلوم الأخرى. تهدف هذه المنظومة إلى تطوير أدوات دعم اتخاذ القرار وتحسين الصيغة العملية للحصول على الحلول المثالية التي تساعد على تخفيف مستوى التشويش في الإنذار وتسريع عملية إيصال المعلومات إلى فرق الإنقاذ في الوقت المناسب. وفقاً لمفهوم التحسين الميتاهيروستيكي، تُعرف هذه المنظومة بالتصميم المكون من العناصر الرئيسية التي يمكن نمذجتها في معادلات الدقة ومعايير الأمان لمجموعة الأقمار الصنعية المرتبطة بنقط المراقبة الموزعة على كامل الشبكة الجيوماتيكية التي تغطي المنطقة الجغرافية الواقعة تحت تأثير خطر الكارثة. تتكون هذه العناصر من محطات الرصد الثابتة، ومحطات المراقبة، ومجموعة الأقمار الموجودة في مجال هذه المحطات، وزوايا الميول لهذه الأقمار.
يتم إيجاد الحدود العظمى لتحسين فعالية عمل المنظومة بدمج عوامل الدقة والأمان بالنموذج الديناميكي الميتاهيروستيكي الذي يحدد الجودة النسبية لعمل هذه المنظومة
تتصف هذه الخوارزميات بقدرتها الديناميكية على التعامل مع العناصر الثابتة والمتغيرة المرتبطة بتغيرات الكارثة، وانتقاء المعلومات الضرورية من قاعدة البيانات المركزية المتصلة بمنظومة الإنذار المبكر. على سبيل المثال في حالة الإنذار المبكر عن التلوث البيئي، فإن دراسة ومراقبة تلوث الهواء عملية مكلفة ومعقدة وتتطلب وسائل قياس وأجهزة رصد متنوعة وأعداداً هائلة من نقط المراقبة؛ لأن تأثير تلوث الهواء محلي غير متجانس ويتغير بشكل واضح وكبير من مسافة إلى أخرى. إن التقنيات المستخدمة حالياً غير قادرة على توفير التمثيل الفراغي للوضع البيئي العام المتلوث ومصادر هذا التلوث، وينقصها أيضا القدرة على اختيار المعلومات الضرورية من قاعدة البيانات المركزية. تستطيع منظومة الإنذار المبكر بشكل علمي تحقيق الإدارة المتكاملة لمراقبة الوضع الكارثي الناتج عن تلوث الهواء من خلال توفير حلول ليست مثالية فقط فيما يتعلق بالوضع الحالي لإدارة الكارثة، بل أيضاً فيما يتعلق بالتغيرات المتوقعة للبيئة بعد حدوث الكارثة والانتهاء منها. تستطيع هذه المنظومة المزودة بقاعدة البيانات المركزية والمتصلة بالنموذج الديناميكي الميتاهيروستيكي توفير الآتي:
1) إيجاد الحدود العظمى لتحسين مراقبة وضبط عملية التلوث، وذلك بالحصول السريع على جميع المعلومات الخاصة بانبعاث الملوثات.
2) إيجاد الوصف المفصل للوضع الحالي باستخدام التمثيل الفراغي والتحليل البياني للنتائج الحاصلة.
3) توفير عدة سيناريوهات لمستويات التلوث والتي تساعد على تقييم جودة الهواء وتقدير الخطر الناتج.
4) فهم التغير والتوزيع الجغرافي لبواعث وتوزع هذه الملوثات، وامتلاك كل المعلومات حول مستويات التلوث الآني لكل مساحة منطقة التلوث وبخاصة الأجزاء غير المجهزة بنقط المراقبة، لكي يتم معرفة الانتشار الفراغي الدقيق لتلوث الهواء.

اظهر المزيد

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق
إغلاق