(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị

(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị(Luận văn thạc sĩ) Phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐỖ XUÂN QUYỀN PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU ĐÀN KIẾN DÓNG HÀNG HAI ĐỒ THỊ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2016 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐỖ XUÂN QUYỀN PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢUĐÀN KIẾN DÓNG HÀNG HAI ĐỒ THỊ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS Đỗ Đức Đơng THÁI NGUN - 2016 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng dƣới hƣớng dẫn TS Đỗ Đức Đông Các kết đƣợc viết chung với tác giả khác đƣợc đồng ý đồng tác giả trƣớc đƣa vào luận văn Các kết thực nghiệm nêu luận văn xác chƣa đƣợc cơng bố Tơi hồn tồn chịu trách nhiệm tính pháp lý luận văn Thái Nguyên, tháng năm 2016 Học viên thực Đỗ Xuân Quyền Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin bày tỏ biết ơn sâu sắc đến TS.Đỗ Đức Đơng ngƣời tận tình hƣớng dẫn, bảo, giúp đỡ em suốt trình làm luận văn Em xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô giáo trƣờng Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên, thầy cô Viện Công nghệ thông tin truyền đạt kiến thức giúp đỡ em suốt q trình học Tơi xin gửi lời cảm ơn tới Sở Giáo dục Đào tạo Hải Phòng, Ban giám hiệu trƣờng THPT Quang Trung Hải Phòng tạo điều kiện thuận lợi cho tham gia khóa học suốt q trình hồn thành luận văn Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn tới đồng nghiệp, gia đình bạn bè ngƣời ủng hộ, động viên tạo điều kiện giúp đỡ để tơi có đƣợc kết nhƣ ngày hơm Thái Nguyên, tháng năm 2016 Học viên Đỗ Xuân Quyền Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ CÁI VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC HÌNH vi DANH MỤC CÁC BẢNG vii MỞ ĐẦU CHƢƠNG I: DÓNG HÀNG HAI ĐỒ THỊ VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP TIẾP CẬN HIỆN NAY 1.1.Bài tốn dóng hàng hai đồ thị 1.2.Một số phƣơng pháp tiếp cận 1.2.1.SPINAL 1.2.2.FastNA 1.3.Kết luận chƣơng 10 CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU ĐÀN KIẾN 11 2.1 Từ kiến tự nhiên đến kiến nhân tạo 13 2.1.1 Kiến tự nhiên 13 2.1.2 Kiến nhân tạo 16 2.2 Phƣơng pháp ACO cho toán tối ƣu tổ hợp tổng quát 17 2.2.1 Đồ thị cấu trúc 17 2.2.2 Mơ tả thuật tốn ACO tổng quát 19 2.3 Một số vấn đề liên quan 22 2.3.1 Đặc tính hội tụ 22 2.3.2 Thực song song 22 2.3.3 ACO kết hợp với tìm kiếm cục 23 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn iv 2.3.4 Thông tin heuristic 23 2.3.5 Số lƣợng kiến 24 2.3.6 Tham số bay 24 2.4 Tính biến thiên vết mùi thuật toán cập nhật mùi 24 2.4.1 Thuật toán tổng quát 25 2.4.1.1 Quy tắc chuyển trạng thái 25 2.4.1.2 Cập nhật mùi 26 2.4.2 Đánh giá 27 2.4.2.1 Tính khai thác khám phá 27 2.4.2.2 Các thuật toán cập nhật mùi theo quy tắc ACS 28 2.4.2.3 Các thuật toán cập nhật mùi theo quy tắc MMAS 29 2.4.2.4 Ƣu điểm sử dụng SMMAS 3-LAS 30 2.4.3 Tính bất biến 31 CHƢƠNG III: PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU ĐÀN KIẾNGIẢI BÀI TỐN DĨNG HÀNG HAI ĐỒ THỊ 34 3.1 Thuật toán tối ƣu đàn kiến giải tốn dóng hàng hai đồ thị 34 3.1.1 Xây dựng đồ thị cấu trúc thích hợp 36 3.1.2 Chọn thông tin heuristic; 36 3.1.3 Cập nhật mùi 37 3.2 Thực nghiệm, so sánh kết với phƣớng pháp SPINAL FastNA 42 3.2.1 Thực nghiệm 42 3.2.2 So sánh 46 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn v DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ CÁI VIẾT TẮT 𝜏𝑚𝑎𝑥 Cận vết mùi 𝜏𝑚𝑖𝑛 Cận vết mùi 𝜏𝑚𝑖𝑑 Cận vết mùi 𝜏0 Vết mùi khởi tạo ban đầu 𝜏𝑖𝑗 Vết mùi cạnh (𝑖, 𝑗) 𝑁𝑐 Số vịng lặp thuật tốn ACO 𝑁𝑎 Số kiến sử dụng thuật toán ACO 𝜌 Tham số bay 3-LAS Three-Level Ant System (Hệ kiến ba mức) ACO Ant Colony Optimization (Tối ưu đàn kiến) ACS Ant Colony System (Hệ đàn kiến) AS Ant System (Hệ kiến) CRM Cis-Regulatory Module (Mô-đun điều tiết) EC Evolutionary Computing (Tính tốn tiến hố) GA Genetic Algorithm(Thuật tốn di truyền) G-best Global-best (Lời giải tốt tính đến thời điểm tại) I-best Iteration-best (Lời giải tốt bước lặp tại) MLAS Multi-level Ant System (Hệ kiến đa mức) MMAS Max-Min Ant System (Hệ kiến Max Min) SA Simulated Annealing (Thuật tốn mơ luyện kim) SMMAS Smoothed Max-Min Ant System (Hệ kiến Max Min trơn) 𝑛𝑘𝑒𝑒𝑝 Số nút cần giữ lại 𝑆𝑒𝑒𝑑𝑉12 Tập nút dóng hàng thuộc đồ thị G1 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn vi DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Thuật tốn SPINAL Hình 1.2: Thuật tốn FastNA Hình 1.3: Thủ tục Rebuild - FastNA Hình 2.1: Thực nghiệm cầu đơi 14 Hình 2.2: Thí nghiệm bổ sung 16 Hình 2.3: Thuật tốn ACO 20 Hình 3.1: Thuật tốn ACO tạo dóng hàng ban đầu 39 Hình 3.2: Thuật tốn Rebuild xây dựng lại lời giải 41 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1: Thông tin liệu 42 Bảng 3.2: Kết thực nghiệm ACOPPI theo tiêu chí GNAS 44 Bảng 3.3: Kết thực nghiệm ACOPPI theo tiêu chí EC 45 Bảng 3.4: So sánh kết thực nghiệm ACOPPI với SPINAL FastNA theo tiêu chí GNAS 47 Bảng 3.5: So sánh kết thực nghiệm ACOPPI với SPINAL FastNA theo tiêu chí EC 48 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Tin sinh học lĩnh vực khoa học đƣợc quan tâm thập kỷ gần đây, với phát triển khoa học công nghệ, mối liên kết sinh học tin học trở lên khăng khít hơn, Tin học hỗ trợ cho việc giải toán với liệu lớn Sinh học, đồng thời hƣớng phát triển ngành Tin học giải thuật ứng dụng Dóng hàng hai đồ thị toán quan trọng lý thuyết đồ thị, giúp xác định tính tƣơng đồng hai đồ thị Về mặt sinh học giúp xác định tính tƣơng đồng mạng tƣơng tác protein.Hiện có nhiều tiêu chí cách đánh giá cho dóng hàng Một cách đánh giá thƣờng đƣợc sử dụng đánh giá dựa lực lƣợng tập cạnh (sự tƣơng đồng cấu trúc) tƣơng đồng nút Dóng hàng hai đồ thị đƣợc Aladag Erten chứng minh tốn thuộc lớp NP-khó [4] có nhiều ứng dụng Đặc biệt, năm gần đây, với phát triển kỹ thuật sinh học công nghệ cao cho phép nhà nghiên cứu xây dựng đƣợc mạng tƣơng tác protein (Protein-Protein Interraction Network – PPI Network) tƣơng đối đầy đủ cho nhiều lồi sinh vật Bài tốn dóng hàng mạng PPI tốn quan trọng phân tích mạng PPI nói chung.Các mạng tương tác protein mơ tả đồ thị, tốn dóng hàng mạng chuyển tải tốn dóng hàng đồ thị Phƣơng pháp tớ i ƣu đàn kiế n (Ant Colony Optimization - ACO) cách tiế p câ ̣n metaheuristic , đƣơ ̣c giới thiê ̣u bởi Dorigo năm 1991 đƣợc nghiên cứu ứng dụng rộng rãi cho toán tối ƣu tổ hợp khó Chính tác giả chọn đề tài khoa học phương pháp tối ưu đàn kiến dóng hàng hai đồ thị Thực nghiệm, tác giả sử dụng liệu vào Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn ... 31 CHƢƠNG III: PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU ĐÀN KIẾNGIẢI BÀI TỐN DĨNG HÀNG HAI ĐỒ THỊ 34 3.1 Thuật toán tối ƣu đàn kiến giải tốn dóng hàng hai đồ thị 34 3.1.1 Xây dựng đồ thị cấu trúc thích hợp... vii MỞ ĐẦU CHƢƠNG I: DÓNG HÀNG HAI ĐỒ THỊ VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP TIẾP CẬN HIỆN NAY 1.1.Bài tốn dóng hàng hai đồ thị 1.2.Một số phƣơng pháp tiếp cận 1.2.1.SPINAL... liệu lớn Sinh học, đồng thời hƣớng phát triển ngành Tin học giải thuật ứng dụng Dóng hàng hai đồ thị toán quan trọng lý thuyết đồ thị, giúp xác định tính tƣơng đồng hai đồ thị Về mặt sinh học