CÁC THUẬT TOÁN TIẾN HOÁ EVOLUTIONARY ALGORITHMS SEMINAR GIỚI THIỆU CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU

Kinh Tế - Quản Lý - Công Nghệ Thông Tin, it, phầm mềm, website, web, mobile app, trí tuệ nhân tạo, blockchain, AI, machine learning - Công Nghệ - Technology CÁC THUẬT TOÁN TIẾN HOÁ EVOLUTIONARY ALGORITHMS SEMINAR GIỚI THIỆU CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU 26092019 LƯƠNG NGỌC HOÀNG HoangLNuit.edu.vn Tối ưu hoá (Optimization) Ví dụ 1: Cho hàm số

SEMINAR GIỚI THIỆU CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU 26/09/2019 CÁC THUẬT TOÁN TIẾN HOÁ EVOLUTIONARY ALGORITHMS LƯƠNG NGỌC HOÀNG HoangLN@uit.edu.vn Tối ưu hoá (Optimization) Ví dụ 1: Cho hàm số 𝑓 𝑥 = (𝑥 − 0.5)2 Tìm giá trị nhỏ nhất của 𝑓 trên ℝ Cách giải: Tính đạo hàm (derivative) của 𝑓 2 Tối ưu hoá (Optimization) Ví dụ 2: Xác định trọng số của một mạng neural để hàm mất mát đạt giá trị nhỏ nhất Cách giải: Gradient Descent 3 Tối ưu hoá (Optimization) Ví dụ 3: Cho đồ thị G(V,E) biểu diễn độ dài đường đi giữa các thành phố Tìm đường đi ngắn nhất giữa 2 thành phố Cách giải: Thuật toán Dijkstra 4 Tối ưu hoá (Optimization) Ví dụ 4: Cho đồ thị G(V,E) biểu diễn độ dài đường đi giữa các thành phố Tìm chu trình ngắn nhất qua tất cả các thành phố, mỗi thành phố đúng một lần, và trở về nơi xuất phát Cách giải ? 5 Tối ưu hoá (Optimization) Ví dụ 5: Cho ảnh y khoa thể hiện cấu trúc tuyến tiền liệt của một bệnh nhân Tìm giải pháp xạ trị ung thư tối ưu Cách giải ? 6 Tối ưu hoá (Optimization) 𝑥 Hàm số 𝑓 𝑓(x) Input Output à Phân tích 𝑓 để thiết kế và áp dụng thuật toán thích hợp 7 Tối ưu hoá (Optimization) 𝑥 Hàm số 𝑓 𝑓(x) Input Output Làm sao để giải bài toán “black-box” optimization? 8 Các thuật toán tiến hoá (Evolutionary Algorithms) ` (Source: ALAN THORNTON/GETTY IMAGES) 9 Các thuật toán tiến hoá (Evolutionary Algorithms) Thế hệ t Thế hệ t+1 Solution0 – Fitness0 Solution0 – Fitness0 Solution1 – Fitness1 Solution1 – Fitness1 Solution2 – Fitness2 Solution2 – Fitness2 SolutionN-1 – FitnessN-1 SolutionN-1 – FitnessN-1 Xếp hạng Chọn lọc (50% tốt nhất) Biến đổi (tạo cá thể mới) Solution8 – Fitness8 Solution8 – Fitness8 Solution8 – Fitness8 Solution2 – Fitness2 Solution2 – Fitness2 Solution2 – Fitness2 Solution5 – Fitness5 Solution5 – Fitness5 Solution5 – Fitness5 10 Solution1 – Fitness1 Các hướng nghiên cứu Generative Art – Evolutionary Art: Sử dụng chương trình máy tính để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật (Source: samim.io) 11 Các hướng nghiên cứu Cải tiến hiệu suất của các thuật toán tiến hoá trong (một) ứng dụng cụ thể: Ø Power System Expansion Planning (các bài toán liên quan đến thiết kế và mở rộng hệ thống điện) Ø Radiotherapy Planning (các bài toán liên quan đến lập kế hoạch xạ trị ung thư).*** Ø Neural Architecture Search (các bài toán liên quan đến tự động hoá việc thiết kế các mạng neural trong machine learning) Ø… 12 Các hướng nghiên cứu Cải tiến hiệu suất của các thuật toán tiến hoá ở mức tổng quát Ø Discrete/Continuous/Mixed-Integer Optimization Ø Multi-/Many-Objective Optimization Ø Permutation Optimization Ø Multi-Modal Optimization Ø… 13