Luận văn thạc sĩ VNU UET bài toán xâu gần nhất và phương pháp ACO 04

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THANH BÌNH BÀI TỐN XÂU GẦN NHẤT VÀ PHƯƠNG PHÁP ACO Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Phạm Quang Dũng, người thầy đáng kính tận tình bảo, hướng dẫn tơi suốt q trình tìm hiểu, nghiên cứu, người giúp đỡ tơi giải khúc mắc trình viết chương trình để chạy thực nghiệm hồn thiện luận văn Tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Hồng Xn Huấn Thầy đưa góp ý q báu giúp cho tơi hồn thành tốt luận văn Với kiến thức sâu rộng, nhiều năm nghiên cứu lĩnh vực tối ưu hóa phương pháp tối ưu hệ kiến thầy giúp tơi hiểu rõ, sâu sắc nhiều vấn đề khó khăn gặp phải q trình nghiên cứu Tơi bày tỏ lòng biết ơn giúp đỡ Sở GD&ĐT Hải Dương, ban giám hiệu đồng nghiệp trường THPT Thanh Miện III – quan nơi cơng tác, bạn bè gia đình ln động viên, giúp đỡ tạo điệu kiện tốt cho Hà Nội, tháng năm 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các kết viết chung với tác giả khác đồng ý đồng tác giả trước đưa vào luận văn Các kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .2 LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .9 MỞ ĐẦU .10 Chương BÀI TOÁN XÂU GẦN NHẤT VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN .12 1.1 BÀI TOÁN XÂU GẦN NHẤT 12 Định nghĩa 1: Khoảng cách Hamming 12 Định nghĩa 2: Xâu gần tập xâu .12 Xác định toán 13 Ứng dụng 13 1.2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN 13 Heuristic cấu trúc 13 Tìm kiếm địa phương 14 Phương pháp Metaheuristic 14 Phương pháp Memetic 14 Chương PHƯƠNG PHÁP ACO 16 2.1 TỪ KIẾN TỰ NHIÊN ĐẾN KIẾN NHÂN TẠO 16 2.1.1 Con kiến tự nhiên .16 2.1.2 Kiến nhân tạo (Artificial Ant) 19 2.2 PHƯƠNG PHÁP ACO .20 2.2.1 Đồ thị cấu trúc 20 2.2.2 Đặc tả thuật toán ACO tổng quát 22 2.2.3 Các hệ kiến 24 2.2.4 Một số vấn đề liên quan 24 2.2.4.1 Yếu tố hội tụ 24 2.2.4.2 Thực song song 25 2.2.4.3 ACO kết hợp với tìm kiếm địa phương .25 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 2.2.4.4 Thông tin heuristic .26 2.2.4.5 Số lượng kiến .26 2.2.4.6 Hệ số bay .27 2.2.4.7 Giới hạn vết mùi 27 2.2.4.8 Khởi tạo vết mùi 27 Chương CÁC PHƯƠNG PHÁP ACO GIẢI BÀI TOÁN XÂU GẦN NHẤT 28 3.1 THUẬT TOÁN ACOM-CSP 28 3.1.1 Thuật toán ACO-CSP 28 Đồ thị cấu trúc 28 Thủ tục bước ngẫu nhiên để tìm lời giải 29 Quy tắc cập nhật mùi .30 3.1.2 Thuật toán Memetic 30 3.2 THUẬT TOÁN TSIACO 32 3.2.1 Phương pháp phân đoạn cứng 33 3.2.2 Phương pháp phân đoạn mềm 33 3.2.3 Đặc tả thuật toán T IACO giải toán CSP 34 3.3 THUẬT TOÁN TSIACO2-LS 36 Chương KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM .37 4.1 CHƯƠNG TRÌNH 37 4.1.1 Quy trình thực 37 4.1.2 Cài đặt ứng dụng 37 Bài toán 37 Chương trình 37 Các bước tiến hành thực nghiệm 38 4.2 CÀI ĐẶT THAM SỐ .39 4.3 CẤU HÌNH MÁY TÍNH 40 4.4 THỰC NGHIỆM ẢNH HƯỞNG CỦA HỆ SỐ BAY HƠI TỚI CHẤT LƯỢNG LỜI GIẢI CỦA CÁC THUẬT TOÁN 41 4.5 THỰC NGHIỆM ẢNH HƯỞNG CỦA KỸ THUẬT TÌM KIẾM ĐỊA PHƯƠNG ĐẾN CHẤT LƯỢNG LỜI GIẢI Ant-CSP .44 4.5.1 N=10, Loop=2000 44 4.5.2 N=30, Loop=2000 44 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 4.5.3 N=50, Loop=2000 45 4.6 THỰC NGHIỆM SO SÁNH ACOM-CSP, TSIACO1, TSIACO2 VỚI Ant-CSP 45 4.6.1 So sánh hiệu thời gian chạy với vòng lặp cho trước 45 4.6.1.1 N = 10, Loop = 2000 46 4.6.1.2 N = 20, Loop = 2000 48 4.6.1.3 N = 30, Loop = 2000 50 4.6.1.4 N = 40, Loop = 2000 52 4.6.1.5 N = 50, Loop = 2000 54 4.6.2 So sánh hiệu thuật toán với thời gian chạy 57 4.7 THỰC NGHIỆM SO SÁNH ACOM-CSP, TSIACO2 VỚI TSIACO2-LS 58 4.7.1 So sánh hiệu thời gian chạy với vòng lặp cho trước 58 4.7.1.1 Giả sử thời gian không hạn chế: Chọn N=30, Loop=2500 58 4.7.1.2 Giả sử thời gian không hạn chế: Chọn N=40, Loop=2500 59 4.7.1.3 Giả sử thời gian không hạn chế: Chọn N=50, Loop=2500 59 4.7.2 So sánh hiệu thuật toán với thời gian chạy 60 KẾT LUẬN .62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Ý nghĩa ACO Ant Colony Optimization (Tối ưu đàn kiến) ACOM-CSP An Efficient Two-phase Ant Colony Optimization Algorithm for the Closest String Problem (Thuật toán tối ưu đàn kiến hai pha cho toán xâu gần nhất) ACS Ant Colony System (Hệ đàn kiến) ANTS From Ant Colonies to Artificial Ants (Từ kiến tự nhiên đến kiến nhân tạo) CSP Closest String Problem (Bài toán xâu gần nhất) MMAS Max-Min Ant System (Hệ kiến Max Min) TƯTH Tối ưu tổ hợp TSIACO Two-Stage updating pheromone for Invariant Ant Colony Optimization algorithm (Thuật toán tối ưu đàn kiến hai giai đoạn cập nhật mùi) TSP Traveling alesman Problem (Bài toán người chào hàng) SMMAS Smooth Max-Min Ant System (Hệ kiến Max Min trơn) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1 Hệ số bay giai đoạn cập nhật mùi TSIACO 35 Bảng 3.2 Điều kiện phân chia giai đoạn cập nhật mùi thuật toán TSIACO 35 Bảng 4.1 Kết lời giải tốt mà thuật tốn tìm thấy sử dụng liệu 10 chuỗi 46 Bảng 4.2 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 10 chuỗi .47 Bảng 4.3 Kết lời giải tốt mà thuật tốn tìm thấy sử dụng liệu 20 chuỗi 48 Bảng 4.4 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 20 chuỗi .49 Bảng 4.5 Kết lời giải tốt mà thuật tốn tìm thấy sử dụng liệu 30 chuỗi 50 Bảng 4.6 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 30 chuỗi .51 Bảng 4.7 Kết lời giải tốt mà thuật tốn tìm thấy sử dụng liệu 40 chuỗi 52 Bảng 4.8 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 40 chuỗi .53 Bảng 4.9 Kết lời giải tốt mà thuật tốn tìm thấy sử dụng liệu 50 chuỗi 54 Bảng 4.10 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 50 chuỗi .55 Bảng 4.11 Kết thực nghiệm sử dụng liệu 30 chuỗi 58 Bảng 4.12 Kết thực nghiệm sử dụng liệu 40 chuỗi 59 Bảng 4.13 Kết thực nghiệm sử dụng liệu 50 chuỗi 59 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Phương pháp Heuristic cấu trúc 14 Hình 1.2 Đặc tả thuật tốn Memetic-EC .15 Hình 2.1 Thể hành vi kiến tự nhiên 16 Hình 2.2 Thí nghiệm cầu đơi 17 Hình 2.3 Thí nghiệm bổ xung 18 Hình 2.4 Đồ thị cấu trúc tổng quát cho toán cực trị hàm 21 Hình 2.5 Lựa chọn đỉnh 22 Hình 2.6 Đặc tả thuật toán ACO 23 Hình 3.1 Đồ thị cấu trúc 29 Hình 3.2 Xây dựng lời giải 29 Hình 3.3 Đặc tả thuật tốn Memetic –CSP 31 Hình 3.4 Ví dụ Tìm kiếm địa phương 31 Hình 3.5 Đặc tả thuật tốn TSIACO1 34 Hình 3.6 Đặc tả thuật toán TSIACO2 34 Hình 3.7 Đặc tả thuật tốn TSIACO2-LS 36 Hình 4.1 Giao diện chương trình 38 Hình 4.2 Giao diện hiển thị liệu Input 39 Hình 4.3 Thơng báo kết chạy thực nghiệm thuật toán ACOM-CSP .39 Đồ thị 4.1 Kết chạy thuật toán Ant-CSP với hệ số bay khác 41 Đồ thị 4.2 Kết chạy thuật toán ACOM-CSP với hệ số bay khác .42 Đồ thị 4.3 Kết chạy thuật toán TSIACO1 với hệ số bay khác 42 Đồ thị 4.4 Kết chạy thuật toán TSIACO2 với hệ số bay khác 43 Đồ thị 4.5 Kết chạy thực nghiệm Ant-CSP sử dụng liệu 10 chuỗi .44 Đồ thị 4.6 Kết chạy thực nghiệm Ant-CSP sử dụng liệu 30 chuỗi .44 Đồ thị 4.7 Kết chạy thực nghiệm Ant-CSP sử dụng liệu 50 chuỗi .45 Đồ thị 4.8 Biểu đồ biến thiên kết thuật toán thời gian chạy thay đổi từ 1000s đến 10000s cho ví dụ có N = 30, Length=1000 57 Đồ thị 4.9 Biểu đồ biến thiên kết thuật toán thời gian chạy thay đổi từ 1000s đến 25000s cho ví dụ có N = 30, Length=1000 61 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 MỞ ĐẦU Dữ liệu tin sinh học tạo thường có dung lượng lớn, ln địi hỏi có thuật tốn hiệu để xử lý máy tính Bài tốn xâu gần có ứng dụng cụ thể vào tin sinh học tìm kiếm motif chuỗi sinh học, ngoại lệ độ phức tạp tính tốn Việc kiểm thử thuật tốn có tìm thuật tốn hiệu cho toán nhiều toán tin sinh học khác vấn đề cấp thiết ngày nay, không Việt Nam, mà toàn giới Trong luận văn sâu tìm hiểu phương pháp ACO để giải tốn Trước tiên, tơi hệ thống hóa nội dung lý thuyết thuật tốn liên quan đến vấn đề nghiên cứu: toán xâu gần phương pháp tiếp cận, phương pháp ACO phương pháp biến thể áp dụng cho tốn nêu (ví dụ tìm hiểu thuật tốn Ant-CSP, ACO-CSP, ACOM-CSP) tìm hiểu thuật toán TSIACO áp dụng cho toán người chào hàng au đó, tơi sử dụng quy tắc cập nhật mùi Zhaojun Zhang Zuren Feng [10] đề xuất để xây dựng thuật toán giải toán nêu trên, thuật tốn TSIACO1, TSIACO2 Tơi đề xuất thuật tốn TSIACO2-LS thêm kỹ thuật tìm kiếm địa phương vào giai đoạn thuật toán TSIACO2 Tơi tiến hành cài đặt thuật tốn ACOM-CSP, TSIACO1, TSIACO2, TSIACO2-LS au đó, tơi chạy thực nghiệm so sánh kết chạy thuật toán Thực nghiệm cho thấy, thuật tốn TSIACO2-LS có ưu điểm định, khoảng cách Hamming trung bình tìm thấp so với thuật tốn có, thời gian thực lâu phải xử lý tìm kiếm địa phương Thực nghiệm cho thấy, thời gian hạn chế thuật tốn cho chất lượng lời giải tốt hội tụ nhanh ACOM-CSP, thời gian khơng hạn chế thuật toán cho chất lượng lời giải tốt TSIACO2-LS Nội dung luận văn tơi gồm chương sau: - Chương Bài toán xâu gần số phương pháp tiếp cận - Chương Phương pháp ACO LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 49 Bảng 4.4 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 20 chuỗi N = 20 Ant-CSP ACOM-CSP TSIACO1 TSIACO2 Độ dài chuỗi dH-Avg(t,S) Thời gian dH-Avg(t,S) Thời gian dH-Avg(t,S) Thời gian dH-Avg(t,S) Thời gian (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 100 71.05 825.02 59.10 868.80 59.50 552.96 59.05 563.50 200 140.45 1791.59 128.55 3122.56 130.55 1856.23 128.90 1858.54 300 210.05 2831.52 192.80 4837.74 195.00 2884.30 192.15 2972.35 400 280.45 3880.17 255.65 6536.71 258.40 4034.75 255.15 4112.02 500 350.95 4975.95 319.15 8020.10 323.05 4932.68 318.20 5052.04 600 420.20 6159.36 382.63 9745.15 388.20 6104.08 381.90 6194.41 700 493.00 7340.97 446.75 11860.00 455.15 7352.45 445.95 7452.51 800 562.35 8649.19 508.95 13532.74 517.35 9239.34 507.40 9072.75 900 635.65 10001.84 572.25 15656.21 578.85 10019.84 570.90 10293.20 1000 705.75 11407.6 633.65 17669.13 641.40 11466.96 631.90 11844.00 Nhận xét: Bảng 4.4 cho thấy trung bình thuật tốn cho chất lượng lời giải tốt TSIACO2 (xem cột 8) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 50 4.6.1.3 N = 30, Loop = 2000 Bảng 4.5 Kết lời giải tốt mà thuật tốn tìm thấy sử dụng liệu 30 chuỗi N = 30 Ant-CSP ACOM-CSP TSIACO1 TSIACO2 Độ dài chuỗi dH-Best(t,S) Thời gian dH-Best(t,S) Thời gian dH-Best(t,S) Thời gian dH-Best(t,S) Thời gian (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 100 72 270.15 67 245.96 67 402.56 67 234.37 200 142 900.20 133 1592.17 134 618.16 133 635.73 300 213 1692.88 200 7518.83 200 1683.78 200 1402.70 400 283 3333.41 266 3168.49 266 2386.80 264 2801.79 500 355 3616.29 328 5747.46 329 3087.05 327 3956.59 600 427 5706.04 396 9849.28 398 3671.47 396 4570.14 700 468 6948.17 463 3532.91 463 4763.14 461 5572.36 800 569 10100.84 525 7287.79 528 7108.71 524 7571.02 900 643 12215.06 594 9742.55 595 7725.04 8526.25 1000 716 12887.49 658 9069.20 661 9106.22 592 657 10384.55 Nhận xét: Bảng 4.5 cho thấy thuật tốn tìm thấy lời giải tốt TSIACO2 (xem cột 8) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 51 Bảng 4.6 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 30 chuỗi N = 30 Ant-CSP ACOM-CSP TSIACO1 TSIACO2 Độ dài chuỗi dH-Avg(t,S) Thời gian dH-Avg(t,S) Thời gian dH-Avg(t,S) Thời gian dH-Avg(t,S) Thời gian (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 100 72.85 1115.59 67.05 1967.58 68.1 1100.90 67.05 1113.87 200 144.30 2360.74 133.35 4070.98 134.85 2325.18 133.50 2406.81 300 215.15 3699.26 200.70 6246.86 202.50 3585.21 200.25 3701.73 400 286.55 5051.06 265.40 8423.47 269.10 4873.55 264.70 4961.41 500 358.45 6409.73 331.65 10818.35 337.30 6260.37 331.00 6380.84 600 431.00 7857.02 397.95 13022.34 403.50 7695.97 396.60 7864.85 700 502.06 9346.90 463.15 15115.29 470.10 9205.44 461.50 9384.35 800 573.20 10946.65 525.70 20269.12 536.25 12450.13 524.30 12731.39 900 645.75 12909.73 595.20 20379.69 606.95 12405.30 593.00 12634.49 1000 718.20 14213.99 658.10 23064.29 674.10 14132.79 658.10 14800.78 Nhận xét: Bảng 4.6 cho thấy trung bình thuật tốn cho lời giải tốt TSIACO2 (xem cột 8) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 52 4.6.1.4 N = 40, Loop = 2000 Bảng 4.7 Kết lời giải tốt mà thuật tốn tìm thấy sử dụng liệu 40 chuỗi N = 40 Độ dài chuỗi (1) Ant-CSP dH-Best(t,S) Thời gian (2) (3) ACOM-CSP dH-Best(t,S) Thời gian (4) TSIACO1 dH-Best(t,S) Thời gian (5) (6) (7) TSIACO2 dH-Best(t,S) Thời gian (8) (9) 100 73 428.96 69 1910.53 70 505.03 69 265.41 200 144 1361.44 137 531.11 137 1146.66 137 919.30 300 216 2368.21 204 4798.96 203 1898.50 202 2224.23 400 288 5041.39 270 4672.43 271 2940.95 270 1321.86 500 361 5887.69 340 11214.46 339 3847.77 337 4919.74 600 700 800 433 505 576 7884.05 9626.13 11301.92 406 472 538 7511.46 5184.87 15169.85 406 474 539 6243.84 5681.62 7767.75 404 471 537 7175.99 7203.66 7797.44 900 649 12794.31 606 669.08 607 9848.01 604 10796.78 1000 722 15722.43 672 19013.27 671 10491.31 668 12714.36 Nhận xét: Bảng 4.7 cho thấy: - Nếu độ dài chuỗi - Nếu độ dài chuỗi > 400 thuật tốn tìm thấy lời giải TSIACO2 thuật tốn ACOM-CSP TSIACO2 tìm thấy lời tốt (xem cột 4, cột 8) Như vậy, thuật tốn tìm thấy lời giải tốt TSIACO2 (xem cột 8) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 53 Bảng 4.8 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 40 chuỗi N = 40 Độ dài chuỗi (1) Ant-CSP ACOM-CSP TSIACO1 TSIACO2 dH-Avg(t,S) (2) Thời gian (3) dH-Avg(t,S) (4) Thời gian (5) dH-Avg(t,S) (6) Thời gian (7) dH-Avg(t,S) (8) Thời gian (9) 100 74.50 1405.38 69.75 2486.47 70.55 4351.50 69.60 1367.08 200 145.60 2940.76 137.10 5137.60 139.05 2816.09 137.00 2870.78 300 217.70 4666.92 203.00 7886.36 206.20 4354.76 202.85 4457.08 400 290.50 6317.02 271.15 10680.31 274.80 5936.25 270.45 61144.55 500 362.80 7899.83 338.60 14455.14 343.50 8620.60 337.55 8989.29 600 435.80 9536.07 406.55 18594.42 414.05 11329.93 405.00 11255.23 700 507.55 11342.61 473.30 20025.10 480.55 11492.35 470.95 11759.70 800 580.35 13220.15 539.45 22179.70 549.15 12788.32 537.30 13117.33 900 652.20 15400.08 606.90 25318.22 619.25 14619.12 604.35 14993.65 1000 725.05 17020.76 671.55 28892.22 684.25 17724.17 669.05 17161.74 Nhận xét: Bảng 4.8 cho thấy tất trường hợp khoảng cách Hamming trung bình T IACO2 nhỏ nhất, nên trung bình thuật toán cho lời giải tốt TSIACO2 (xem cột 8) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 54 4.6.1.5 N = 50, Loop = 2000 Bảng 4.9 Kết lời giải tốt mà thuật tốn tìm thấy sử dụng liệu 50 chuỗi N = 50 Độ dài chuỗi (1) Ant-CSP ACOM-CSP Thời gian (5) TSIACO1 dH-Best(t,S) (6) TSIACO2 dH-Best(t,S) (2) Thời gian (3) dH-Best(t,S) (4) Thời gian (7) dH-Best(t,S) (8) Thời gian (9) 100 74 350.67 71 1296.88 71 780.87 71 642.14 200 145 409.28 139 2882.58 140 1222.80 139 1100.63 300 219 2719.80 208 1823.64 209 2380.04 208 2213.95 400 292 3884.56 277 5745.28 278 3574.04 277 3728.76 500 363 5933.32 344 7640.13 343 4565.75 341 5912.82 600 435 8310.97 411 1671.93 413 7629.05 410 8167.95 700 509 11055.77 477 19265.47 481 9288.45 478 9759.80 800 581 16539.78 544 7388.42 547 9455.79 545 10559.61 900 655 16682.71 616 8312.,07 619 9707.89 617 11345.06 1000 727 18402.17 685 9700.11 688 10034.45 686 136924.30 Nhận xét: Bảng 4.9 cho thấy: - Nếu độ dài chuỗi thuật tốn ACOM-CSP TSIACO2 tìm thấy lời giải tốt (xem cột 4, cột 8) - Nếu độ dài chuỗi thuật tốn TSIACO2 tìm thấy lời giải tốt (xem cột 8) - Nếu độ dài chuỗi > 600 thuật tốn tìm thấy lời giải tốt ACOM-CSP (xem cột 4) Như vậy, thuật tốn tìm thấy lời giải tốt ACOM-CSP (xem cột 8) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 55 Bảng 4.10 Kết giá trị trung bình giải pháp tốt sử dụng liệu 50 chuỗi N = 50 Độ dài chuỗi (1) Ant-CSP dH-Avg(t,S) Thời gian (2) (3) 100 75.00 1692.75 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 147.25 220.45 293.40 365.10 437.90 511.05 583.25 658.30 730.85 3498.88 5376.68 7261.64 9225.65 11323.61 13358.13 17621.58 18453.98 19918.01 ACOM-CSP dH-Avg(t,S) Thời gian (4) (5) 71.25 139.65 209.30 277.90 343.25 409.95 477.75 544.85 616.20 685.10 TSIACO1 dH-Avg(t,S) Thời gian (6) (7) TSIACO2 dH-Avg(t,S) Thời gian (8) (9) 3508.46 72.30 1981.06 71.25 1947.67 6126.53 9301.83 12653.71 16074.25 20687.45 25663.85 27082.76 28000.10 29991.03 141.55 212.50 281.95 349.25 418.50 491.50 556.20 620.10 690.00 3257.85 4964.64 6833.6 8805.85 11753.05 14545.67 15055.92 17055.78 18111.10 139.40 208.50 277.30 341.80 411.10 478.80 546.05 617.20 686.30 3328.46 5102.99 6911.04 8938.97 11663.30 15022.32 15284.52 16888.90 17986.20 Nhận xét: Bảng 4.10 cho thấy: - Nếu độ dài chuỗi - Nếu độ dài chuỗi > 500 thuật tốn tìm thấy lời giải ACOM-CSP (xem cột 4) thuật tốn TSIACO2 tìm thấy lời tốt (xem cột 8) Như vậy, thuật tốn tìm thấy lời giải tốt ACOM-CSP LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 56 Như vậy: Số liệu bảng từ 4.1 đến 4.10 cho thấy (với 2000 vòng lặp): - Nếu liệu nhỏ thuật tốn TSIACO2 cho chất lượng lời giải tốt chút so với ACOM-CSP - Nếu liệu lớn thuật tốn ACOM-CSP cho chất lượng lời giải tốt chút so với TSIACO2 - Thời gian thực thuật toán T IACO2 thường nhanh Thời gian thực thuật toán ACOM-CSP lâu Điều giải thích ACOM-CSP sử dụng kỹ thuật tìm kiếm địa phương, thuật tốn cịn lại chưa sử dụng kỹ thuật tìm kiếm địa phương LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 57 4.6.2 So sánh hiệu thuật toán với thời gian chạy Tơi chạy thuật tốn Ant-CSP, ACOM-CSP, TSIACO1, TSIACO2 sử dụng liệu 30 chuỗi, độ dài 1000 với thời gian 1000s đến 10000s để khảo sát đặc tính hội tụ Kết thể biểu đồ đồ thị 4.8 Chạy hực nghiệm với hời gian 750 Khoảng cách Hamming Ant-CSP 730 710 690 ACOMCSP TSIACO1 TSIACO2 670 650 1000s 2000s 3000s 4000s 5000s 6000s Thời gian chạy 7000s 8000s 9000s 10000s Đồ thị 4.8 Biểu đồ biến thiên kết thuật toán thời gian chạy thay đổi từ 1000s đến 10000s cho ví dụ có N = 30, Length=1000 Nhận xét: Đồ thị 4.8 cho thấy, thời gian chạy thì: - Thời gian 6000s trở đi, chất lượng lời giải hai thuật toán TSIACO2 ACOM-C P tương đương - Thời gian 6500s trở đi, chất lượng lời giải thuật toán ACOM-CSP gần giữ nguyên - Thời gian 8000s trở đi, chất lượng lời giải TSIACO2 tốt ACOMCSP chút (Tuy nhiên, thời điểm coi thời điểm mà chất lượng lời giải thuật tốn bão hịa) Như vậy: Trong thời gian chạy thuật tốn cho chất lượng lời giải tốt hội tụ nhanh ACOM-CSP LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 58 4.7 THỰC NGHIỆM SO SÁNH ACOM-CSP, TSIACO2 VỚI TSIACO2-LS Giả sử thời gian không hạn chế Tôi tiến hành chạy thực nghiệm thuật toán TSIACO2-LS so sánh kết trung bình với hai thuật tốn ACOM-CSP TSIACO2 4.7.1 So sánh hiệu thời gian chạy với vòng lặp cho rước 4.7.1.1 Giả sử thời gian không hạn chế: Chọn N=30, Loop=2500 Bảng 4.11 Kết thực nghiệm sử dụng liệu 30 chuỗi Độ dài chuỗi (1) 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 ACOM-CSP dH-Avg(t,s) Thời gian (3) (2) 67.05 133.35 200.70 265.40 331.65 397.95 463.15 525.70 595.20 658.10 2756.42 5472.38 8747.38 12091.85 14457.87 18141.70 21134.59 33372.80 44102.40 53001.90 TSIACO2 dH-Avg(t,s) Thời gian (5) (4) 67.05 133.50 200.25 264.70 331.00 396.60 461.50 524.30 593.00 658.10 1497.88 3148.84 5097.87 6741.49 8897.80 10990.78 12950.14 15456.50 17900.50 19890.30 TSIACO2-LS dH-Avg(t,s) Thời gian (7) (6) 2693.17 67.05 5562.67 133.00 8718.75 197.45 11578.82 264.00 14642.06 326.10 18199.22 393.30 22091.05 459.55 33719.99 523.00 44561.80 590.80 57619.80 653.95 Nhận xét: Bảng 4.11 cho thấy, với thời gian khơng hạn chế trung bình thuật tốn tìm giải pháp tốt TSIACO2-LS (xem cột 6), tốn nhiều thời gian LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 59 4.7.1.2 Giả sử thời gian không hạn chế: Chọn N=40, Loop=2500 Bảng 4.12 Kết thực nghiệm sử dụng liệu 40 chuỗi Độ dài chuỗi (1) 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 ACOM-CSP dH-Avg(t,s) Thời gian (3) (2) 69.40 137.10 203.00 271.15 338.60 406.55 473.30 539.45 606.90 671.55 3574.24 6824.04 11117.62 14652.69 18540.81 21169.80 25014.45 28486.89 33387.94 37816.52 TSIACO2 dH-Avg(t,s) Thời gian (5) (4) 69.60 137.00 202.85 270.45 337.55 405.00 470.95 537.30 604.35 669.05 1940.83 3854.54 6155.00 8434.07 10564.34 12384.08 14316.19 17314.36 19825.25 22732.73 TSIACO2-LS dH-Avg(t,s) Thời gian (7) (6) 3610.18 69.20 7049.08 136.15 11134.93 201.45 15179.79 268.95 17778.57 336.20 21969.9 402.06 24994.10 471.25 74347.35 535.70 33966.30 603.55 73564.79 668.90 Nhận xét: Bảng 4.12 cho thấy, với thời gian khơng hạn chế trung bình thuật tốn tìm giải pháp tốt TSIACO2-LS (xem cột 6), tốn nhiều thời gian 4.7.1.3 Giả sử thời gian không hạn chế: Chọn N=50, Loop=2500 Bảng 4.13 Kết thực nghiệm sử dụng liệu 50 chuỗi Độ dài chuỗi (1) 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 ACOM-CSP dH-Avg(t,s) Thời gian (3) (2) 71.25 3752.16 139.65 7774.25 207.55 12501.00 274.35 16636.47 343.25 19796.64 409.95 24428.56 477.75 27850.71 544.85 32200.81 616.75 36602.62 685.30 46074.26 TSIACO2 dH-Avg(t,s) Thời gian (5) (4) 71.25 1981.24 4202.27 139.40 207.20 7123.91 273.55 9140.37 341.80 11202.15 410.95 13320.71 482.10 15557.42 548.50 18173.31 614.10 20800.89 682.75 28660.35 TSIACO2-LS dH-Avg(t,s) Thời gian (7) (6) 3853.43 71.10 8092.10 139.45 13510.63 206.65 17826.69 272.80 20455.65 343.15 24918.50 409.95 28722.76 478.80 33043.08 541.00 47016.07 613.05 523497.65 681.60 Nhận xét: Bảng 4.13 cho thấy, với thời gian khơng hạn chế trung bình thuật tốn tìm giải pháp tốt TSIACO2-LS (xem cột 6), tốn nhiều thời gian LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 60 4.7.2 So sánh hiệu thuật tốn với thời gian chạy Tơi chạy thuật toán TSIACO2, ACOM-CSP TSIACO2-LS sử dụng liệu 30 chuỗi, độ dài 1000 với thời gian 1000s đến 25000s để khảo sát đặc tính hội tụ Kết thể biểu đồ đồ thị 4.9 – trang bên Nhận xét: Đồ thị 4.9 cho thấy: - Thời gian 6000s trở đi, chất lượng lời giải hai thuật toán TSIACO2 ACOM-C P tương đương - Thời gian 6500s trở đi, chất lượng lời giải thuật toán ACOM-CSP gần giữ nguyên - Thời gian 8000s trở đi, chất lượng lời giải TSIACO2 tốt ACOM-CSP chút (Tuy nhiên, thời điểm coi thời điểm mà chất lượng lời giải thuật tốn bão hịa) - Thời gian từ 20000s trở đi, chất lượng lời giải TSIACO2-LS tốt TSIACO2 ACOM-CSP chút (Tuy nhiên, thời điểm coi thời điểm mà chất lượng lời giải thuật tốn bão hịa) Kết luận: Trong thời gian chạy thì: - Thuật tốn hội tụ nhanh ACOM-CSP - Nếu thời gian hạn chế thuật tốn cho chất lượng lời giải tốt ACOMCSP - Nếu thời gian không hạn chế thuật tốn cho chất lượng lời giải tốt TSIACO2-LS LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 61 Chạy hực nghiệm với hời gian 710 Khoảng cách Hamming 700 690 TSIACO2-LS 680 TSIACO2 670 ACOM-CSP 660 650 1000s 2000s 3000s 4000s 5000s 6000s 7000s 8000s 9000s 10000s 11000s 12000s 13000s 14000s 15000s 20000s 25000s Thời gian chạy Đồ thị 4.9 Biểu đồ biến thiên kết thuật toán thời gian chạy thay đổi từ 1000s đến 25000s cho ví dụ có N = 30, Length=1000 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 62 KẾT LUẬN Bài tốn xâu gần có vai trị quan trọng tin sinh học tìm kiếm motif chuỗi sinh học Vì vậy, thu hút nhiều người quan tâm nghiên cứu chứng minh thuộc loại NP-khó Áp dụng phương pháp ACO để giải toán cho chất lượng lời giải tốt thuật toán di truyền thuật tốn luyện kim Trong luận văn tơi hệ thống hóa nội dung lý thuyết thuật tốn liên quan đến vấn đề nghiên cứu: toán xâu gần phương pháp tiếp cận, phương pháp ACO phương pháp biến thể áp dụng cho tốn nêu (ví dụ tìm hiểu thuật tốn Ant-CSP, ACO-CSP, ACOM-CSP) tìm hiểu thuật toán TSIACO áp dụng cho toán người chào hàng Tôi sử dụng quy tắc cập nhật mùi Zhaojun Zhang Zuren Feng [10] đề xuất để xây dựng thuật tốn giải tốn nêu trên, thuật tốn TSIACO1, TSIACO2 Tơi đề xuất thuật tốn TSIACO2-LS thêm kỹ thuật tìm kiếm địa phương vào giai đoạn thuật tốn TSIACO2 Tơi tiến hành cài đặt thuật toán ACOM-CSP, TSIACO1, TSIACO2, TSIACO2-LS au đó, tơi chạy thực nghiệm so sánh kết chạy thuật toán Thực nghiệm cho thấy, thuật tốn TSIACO2-LS có ưu điểm định, khoảng cách Hamming trung bình tìm thấp so với thuật tốn có, thời gian thực lâu phải xử lý tìm kiếm địa phương Thực nghiệm cho thấy, thời gian hạn chế thuật tốn cho chất lượng lời giải tốt hội tụ nhanh ACOM-CSP, thời gian khơng hạn chế thuật tốn cho chất lượng lời giải tốt TSIACO2-LS Trong tương lai, tơi với nhóm nghiên cứu Tin-Sinh Đại học Nông nghiệp Hà Nội Đại học Công nghệ tìm cách khắc phục nhược điểm thuật tốn TSIACO2-L chất lượng lời giải trung bình tốt với thời gian chạy nhanh LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Đỗ Đức Đông (2 12), Phương pháp tối ưu đàn kiến ứng dụng, Luận án tiến sĩ công nghệ thông tin ĐHCN-ĐHQGHN Tiếng Anh [2] M Dorigo, V Maniezzo and A Colorni (1991), “The Ant System: An autocatalytic optimizing process” Technical Report 91-016 Revised, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano, Milano, Italy [3] M.Dorigo and T.Stützle (2004), Ant Colony Optimization, The MIT Press Cambridge, Massachusetts, London, England [4] M Dorigo and C Blum (2004), The Hyper-Cube Framework for Ant Colony Optimization, IEEE Transactions on Systes, Man, and Cybernetics – Part B, 34(2): pp 1161-1172 [5] W.J Gutjahr (2002), ACO algoriths with guaranteed convergence to the optimal solution, Info.Proc Lett, Vol 83 (3), pp 145-153 [6] W.J Gutjahr (2000), An Ant based System and its convergence, future generation Comput Systes, Vol16, pp 873-888 [7] W J Gutjahr (2 7), “Mathematical runtime analysis of ACO algoriths: survey on an emerging issue”, Swarm Intelligence, Vol 1, No 1, 2007, pp 59-79 [8] Hoang Xuan Huan, Dong Do Duc and Nguyen Manh Ha (2012), An Efficient Two-phase Ant Colony Optimization Algorithm for the Closest String Problem, University of Engineering and Technology, VNU, Hanoi, Vietnam [9] E.Pappalardo and S.Faro, Ant-CSP: an Ant Colony Optimization Algorithm for the Closest String Problem, Universita di Catania, Dipartimento di Matematica e Informatica, Viale Andrea Doria 6, I-95125 Catania, Italy [10] Zhaojun Zhang, Zuren Feng (2011), Two-Stage updating pheromone for Invariant Ant Colony Optimization algorithm, Expert System with Applications, Published by Elsevier Ltd LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... luanvanchat@agmail.com 28 Chương CÁC PHƯƠNG PHÁP ACO GIẢI BÀI TOÁN XÂU GẦN NHẤT Sử dụng phương pháp ACO để giải toán CSP gọi phương pháp ACO- CSP Thuật tốn tơi tìm hiểu thuật toán ACOM-CSP Hoang Xuan Huan,... ACO giải toán xâu gần - Chương Kết thực nghiệm LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 12 Chương BÀI TOÁN XÂU GẦN NHẤT VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN Bài toán xâu gần (Closest... luận văn sâu tìm hiểu phương pháp ACO để giải toán Trước tiên, tơi hệ thống hóa nội dung lý thuyết thuật toán liên quan đến vấn đề nghiên cứu: toán xâu gần phương pháp tiếp cận, phương pháp ACO