ỨNG DỤNG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN CÀI ĐẶT BÀI TOÁN SẮP XẾP LỊCH TRỰC Ở TỔNG ĐÀI

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ¯ Họ và tên: TRẦN QUANG HUY Mã HV: CH1101093 Lớp CH6 ỨNG DỤNG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN CÀI ĐẶT BÀI TOÁN SẮP XẾP LỊCH TRỰC Ở TỔNG ĐÀI Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60 48 01.01 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ CHUYÊN ĐỀ CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG TP. Hồ Chí Minh, Năm 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ¯ Họ và tên: TRẦN QUANG HUY Mã HV: CH1101093 Lớp CH06 ỨNG DỤNG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN CÀI ĐẶT BÀI TOÁN SẮP XẾP LỊCH TRỰC Ở TỔNG ĐÀI Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60. 48. 01.01 GVPT: GS.TSKH. Hoàng Kiếm TP. Hồ Chí Minh, Năm 2015 Mục lục DANH MỤC HÌNH 4 MỞ ĐẦU 5 PHẦN 1. Tổng quan về Thuật giải di truyền và các ứng dụng 6 1.1. Thuật giải di truyền 6 1.2. Các yếu tố của thuật toán di truyền đơn giản 6 1.3 Sơ đồ thực hiện Thuật giải di truyền 8 1.4 Mở rộng Thuật giải di truyền 9 1.5. Thuật giải di truyền so với các phương pháp truyền thống 11 1.6. Các ứng dụng của Thuật giải di truyền 12 1.6.1. Tối ưu hoá và máy học: 12 1.6.2. Ghi ảnh y học với Thuật giải di truyền 13 1.6.3. Bài toán sắp xếp lịch trực 13 1.6.4. Một số ứng dụng khác 13 PHẦN 2. Bài toán xếp lịch trực ở tổng đài 14 2.1. Giới thiệu bài toán xếp lịch trực 14 2.2. Quy trình, các ràng buộc và mô hình toán học 14 2.3. Áp dụng giải thuật di truyền vào bài toán xếp lịch 16 2.4. Thực nghiệm 19 PHẦN 3. Kết luận 21 Tài liệu tham khảo 22 Công nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài DANH MỤC HÌNH Hình 1 – Sơ đồ thực hiện Thuật giải di truyền 8 Hình 2 – Giao diện chính của chương trình Sắp Lịch Trực tự động 19 Hình 3 – Kết quả Lịch Trực sau khi xuất ra bảng dạng HTML 20 Trần Quang Huy - CH1101093 4 Công nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài MỞ ĐẦU 1. Phát biểu vấn đề nghiên cứu: Hiện nay và trong tương lai, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent) đã, đang và sẽ được nghiên cứu, phát triển rất mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi. Đây là một mảng chuyên môn rất lớn trong khoa học máy tính, bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau. Một trong những lĩnh vực đó là kỹ thuật tính toán thông minh (Computational Intelligent) trong đó có Thuật giải di truyền (Geneic Algorithms - GA) đã đem lại những phương pháp mới để giải các bài toán mà nếu áp dụng phương pháp truyền thống sẽ gặp nhiều khó khăn. 2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn: Trong lĩnh vực lập lịch (hay lập thời khóa biểu), giải thuật di truyền đã thu hút được rất nhiều các nghiên cứu và đề xuất. Lý do cho xu hướng này có thể thấy là bài toán lập lịch nhìn chung thuộc lớp các bài toán NP-khó (NP hard) và vì vậy, rất cần các giải thuật xấp xỉ. Về cơ bản, bài toán lập lịch được coi như là việc gán các mốc thời gian (time slots) thực hiện cho các công việc (tasks) sao cho phù hợp với khả năng về tài nguyên (resources). Tuy nhiên, sự đa dạng thể hiện ở các thể loại ràng buộc khác nhau và mỗi một bài toán thực tế sẽ có những ràng buộc đặc trưng riêng. 3. Tổng lược kết quả đã có: Các nghiên cứu đề xuất giải thuật di truyền cho bài toán lập lịch luôn luôn là một chủ đề nóng. Mục đích chính của chuyên đề này là tìm hiểu Thuật giải di truyền, từ đó đưa ra các phân tích, mô hình toán học, và cuối cùng là cài đặt cụ thể cho bài toán Xếp lịch ở tổng đài FPT Telecom để thấy được tính khả thi khi áp dụng vào thực tế ở tổng đài FPT. Tôi xin chân thành cảm ơn thầy GS.TSKH. Hoàng Kiếm đã tận tình giảng dạy giúp tôi hoàn thành tốt bài báo cáo này. Trần Quang Huy - CH1101093 5 Công nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài PHẦN 1. Tổng quan về Thuật giải di truyền và các ứng dụng. 1.1. Thuật giải di truyền Giải thuật di truyền (GA) là một trong những mô hình tính toán phổ biến và thành công nhất trong lĩnh vực tính toán thông minh. Cùng với các kỹ thuật tính toán thông minh khác như tính toán mờ (fuzzy computing), mạng Nơ-ron (neural networks), hệ đa tác tử (multi- agent systems), trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence), giải thuật di truyền ngày càng phát triển, được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực của cuộc sống. Có thể nói, GA đã bước đầu được áp dụng thành công trong các trường hợp, mà việc mô tả toán học cho bài toán gặp rất nhiều khó khăn. Ví dụ: các hệ thống phức hợp (complex systems) với các hàm mục tiêu ẩn và các mối ràng buộc phức tạp, các bài toán thiết kế với các hàm mục tiêu quá phức tạp không tuyến tính, hay các bài toán lập kế hoạch/lập lịch với không gian tìm kiếm NP-khó (NP- hard). [2] Thuật giải di truyền (GA) là kỹ thuật chung giúp giải quyết vấn đề bài toán bằng cách mô phỏng sự tiến hóa của con người hay của sinh vật nói chung (dựa trên thuyết tiến hóa muôn loài của Darwin) trong điều kiện qui định sẵn của môi trường. GA là một thuật giải, nghĩa là mục tiêu của GA không nhằm đưa ra lời giải chính xác tối ưu mà là đưa ra lời giải tương đối tối ưu. Các nguyên lý cơ bản của Thuật giải di truyền được tác giả J.H.Holland công bố lần đầu tiên vào năm 1962. Sau đó, các nền tảng toán học của giải thuật lần đầu tiên được công bố vào năm 1975 trong cuốn sách “Adaptation in Natural and Artificial System” cũng của tác giả J.H.Holland. Có thể nói Holland là người đi tiên phong nghiên cứu trong lĩnh vực Thuật giải di truyền cùng với những tác giả Goldbeg, Beglay… Thuật giải di truyền là một giải thuật dựa trên cơ chế của chọn lọc tiến hoá trong tự nhiên: “Trong mọi thế hệ, một tập mới các sinh vật được tạo ra bằng cách lai ghép những nhân tố thích nghi nhất với môi trường của những sinh vật trong thế hệ cũ cùng với sự xuất hiện đột biến ngẫu nhiên của các cá thể trong thế hệ mới”. Vận dụng cơ chế đó, Thuật giải di truyền được bắt đầu với một quần thể ngẫu nhiên có n chuỗi , rồi sao chép các chuỗi theo khuynh hướng đến cái tốt, ghép cặp và đổi các chuỗi con thành phần, thỉnh thoảng làm đột biến giá trị bit để có số đo tốt. 1.2. Các yếu tố của thuật toán di truyền đơn giản Representation (sự biểu diễn): trong thuật giải di truyền (GA), giải pháp tiềm ẩn được mã hóa thành chuỗi các ký tự từ bảng chữ cái, A=a 1 a 2 a L . Thường thì nó Trần Quang Huy - CH1101093 6 Công nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài là các ký tự nhị phân tuy nhiên cũng có thể là các ký tự mở rộng của bảng chữ cái, thỉnh thoảng sử dụng đọc số. Thuật toán di truyền sử dụng ngôn ngữ riêng để mô tả, chuỗi A được gọi là nhiễm sắc thể, những thành phần của chuỗi như a 1 , a 2 , được gọi là gen, giá trị mà gen nhận được gọi là thuộc tính gen, trong hầu hết các chuỗi nhị phân phổ biến là 0 hoặc 1, ví dụ như trong nhiễm sắc thể A= 11110000 thì 4 gen đầu có thuộc tính 1 còn 4 gen sau có thuộc tính 0. Fitness Function (hàm mục tiêu): Fitness Function có nhiệm vụ tìm ra chuỗi tối ưu. Tính chất tốt của chuỗi được đặc trưng trong GA ở chức năng của nó, các tính chất này được gọi là chức năng mục tiêu (objective function) và số lượng sẽ được tối ưu hóa. Một chức năng cần thiết được dùng gọi là chức năng thích hợp (Fitness Function). Trong GA, Fitness Function là 1 chức năng chính đơn lẻ của objective function, nó có nhiệm vụ quyết định chuỗi nào được dùng để nhân lên hoặc chuỗi nào là không cần thiết và sẽ bị loại bỏ. Fitness Function thường xuyên được xác định để tăng chuỗi thích hợp từ đó có những kết quả tương ứng phù hợp hơn. Kiểu di truyền (genotype) là sự biểu diễn lại chuỗi, kết quả tạo ra gọi là phenotype. Thường thì trong thuật giải di truyền, có sự khác nhau lớn giữa một sinh vật sinh học (phenotype) và DNA (kiểu di truyền) của nó. Objective function là một loại của phenotype, trong GA, Objective function và fitness function thường được thay thế cho nhau, fitness được tăng phụ thuộc vào quá trình chọn lọc. Population Dquainter (sự biến động quần thể): Thuật giải di truyền cung cấp một phương pháp học được thúc đẩy bởi sự tương tự với sự tiến hóa sinh học. Thay vì tìm kiếm các giả thuyết từ tổng quát đến cụ thể hoặc từ đơn giản đến phức tạp, GA tạo ra các giả thuyết kế tiếp bằng cách lặp việc đột biến và việc tái hợp các phần của giả thuyết được biết hiện tại là tốt nhất. Ở mỗi bước, một tập các giả thuyết được gọi là quần thể hiện tại được cập nhật bằng cách thay thế vài phần nhỏ quần thể bởi cá thể con của các giả thuyết tốt nhất ở thời điểm hiện tại. Có nhiều cách thực hiện một giải thuật di truyền học, ở đây chúng ta xét giải thuật di truyền học đơn giản với một quần thể có kích thước N với 3 hoạt động chính của thuật giải: Quá trình chọn lọc: quá trình này chọn ra một giả thuyết (cá thể) được cho là tốt nhất trong số các lời giải (quần thể), quá trình này không sinh ra bất kỳ cá thể mới nào, quá trình này lặp lại nhiều lần sẽ chọn ra được ngày càng nhiều những cá thể phù hợp và làm giảm đi những cá thể không cần thiết. Quá trình lai ghép: quá trình này sinh ra hai hay nhiều hơn cá thể mới từ một cặp cá thể trước đó (gọi là cha mẹ) bằng việc kết hợp một phần chuỗi của cha mẹ. Quá trình đột biến: quá trình này đơn giản thay đổi những đặc tính trong chuỗi con một cách ngẫu nhiên. Mỗi đặc tính được thay đổi với một xác suất nhỏ. Trần Quang Huy - CH1101093 7 Công nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài 1.3 Sơ đồ thực hiện Thuật giải di truyền Hình 1 – Sơ đồ thực hiện Thuật giải di truyền Đây là sơ đồ chung nhất áp dụng cho rất nhiều lớp bài toán sử dụng Thuật giải di truyền. Một số khái niệm có thể rất mới mẻ đối với người bắt đầu tìm hiểu về Thuật giải di truyền. Thuật toán cụ thể cho bài toán GA (Fitness, Fitness_threshold, p, r, m) { // Fitness: hàm gán thang điểm ước lượng cho một giả thuyết. // Fitness_threshold: Ngưỡng xác định tiêu chuẩn dừng giải thuật tìm kiếm. // p: Số cá thể trong quần thể giả thuyết. Trần Quang Huy - CH1101093 8 Công nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài // r: Phân số cá thể trong quần thể được áp dụng toán tử lai ghép ở mỗi bước. // m: Tỉ lệ cá thể bị đột biến. o Khởi tạo quần thể: P ← Tạo ngẫu nhiên p cá thể giả thuyết o Ước lượng: Ứng với mỗi h trong P, tính Fitness(h) o while [max Fitness(h)] < Fitness_threshold do Tạo thế hệ mới, P S 1. Chọn cá thể: chọn theo xác suất (1 – r)p cá thể trong quần thể P thêm vào P S . Xác suất Pr(h i ) của giả thuyết h i thuộc P được tính bởi công thức: 2. Lai ghép: chọn lọc theo xác suất cặp giả thuyết từ quần thể P, theo Pr(h i ) đã tính ở bước trên. Ứng với mỗi cặp <h 1 , h 2 >, tạo ra hai con bằng cách áp dụng toán tử lai ghép. Thêm tất các các con vào P S . 3. Đột biến: Chọn m% cá thể của P S với xác suất cho mỗi cá thể là như nhau. Ứng với mỗi cá thể biến đổi một bit được chọn ngẫu nhiên trong cách thể hiện của nó. 4. Cập nhật: P ← P S . 5. Ước lượng: Ứng với mỗi h trong P, tính Fitness(h) o Trả về giả thuyết trong P có độ thích nghi cao nhất. } 1.4 Mở rộng Thuật giải di truyền Có nhiều cách để thực thi thuật giải tùy theo bài toán cụ thể, tuy nhiên cách tìm kiếm thì hiếm khi sử dụng hình thức đơn giản như mô tả trên. Dưới đây là một số mở rộng cho thuật toán: Phương pháp chọn loại trừ: hầu hết các phương pháp chọn loại trừ đều được thiết lập lại để tránh sự hội tụ yếu. Chẳng hạn như: Trần Quang Huy - CH1101093 9 Công nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài • Cá thể tốt nhất được giữ lại để đưa vào quá trình tiến hóa cho bước tiếp theo, cá thể này được dùng làm mẫu để chọn các cá thể khác trong quần thể nhằm duy trì tính đa dạng. • Hai cá thể trong quần thể được chọn ngẫu nhiên, đoạn nào xấu thì được loại bỏ và thay thế bằng đoạn khác tốt hơn. • Các cá thể trong quần thể hầu như không thay đổi trạng thái mà chỉ có một vài cá thể có sự thay đổi trong mỗi bước. • Để duy trì được tính đa dạng trong quần thể thì Fitness của mỗi cá thể được chia sẻ lẫn nhau giữa các cá thể có cùng kiểu di truyền. Vì thế những cá thể khác nhiều so với các cá thể còn lại sẽ được tăng cường Fitness trong khi các cá thể tương tự nhau trong quẩn thể sẽ bị giảm Fitness. • Thao tác lai ghép thay thế: việc cắt một phần giả thuyết và đem ghép lại với nhau không phải là cách tốt để tạo ra cá thể mới. ví dụ bài toán người du lịch, trong trường hợp này lời giải tiềm ẩn là sự hoán vị, ví dụ kết quả là 362154, thì có nghĩa là đi tới thành phố 3 trước rồi tới thành phố 6, kế đến là 2, nếu áp dụng lai ghép điểm đơn giữa 2 danh sách thì sẽ không đưa ra được một hành trình hợp lệ. • Sử dụng toàn bộ quần thể: trong hầu hết các giải thuật di truyền thì đáp án cho bài toán chính là một cá thể tốt nhất trong quần thể còn những cá thể khác được sử dụng nhằm giúp cho quá trình tìm kiếm nhưng bị loại bỏ khi kết thúc thuật toán. Điều này không hoàn toàn tốt. Trong thuật toán đầu tiên được đưa ra bởi Holland [5] thì mỗi cá thể của quần thể là một lớp – một luật IF-THEN, quần thể là một hệ thống các lớp, trong quá trình chọn thì mỗi cá thể là một giả thuyết hoàn hảo. Một tiến trình khác mà cũng sử dụng toàn bộ quần thể đó là tiến trình do Yao và Liu đề xuất sử dụng chuỗi hạt mạng Neural. Nó được sử dụng khi tồn tại một số lớp mà để giải quyết cùng một bài toán. Một lớp phổ biến được cho rằng tốt hơn cho tiến trình so với các lớp khác. Yao và Liu đề xuất sử dụng 4 phương pháp khác nhau để kết hợp kết quả của mạng Neural. Họ sử dụng sự chia sẻ Fitness tuyệt đối để kích thích quá trình học với các mẫu khác nhau. Trần Quang Huy - CH1101093 10 [...]... Hình 2 – Giao di n chính của chương trình Sắp Lịch Trực tự động Trần Quang Huy - CH1101093 19 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài Hình 3 – Kết quả Lịch Trực sau khi xuất ra bảng dạng HTML Trần Quang Huy - CH1101093 20 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài PHẦN 3 Kết... trị tồn cục Đây là các đặc trưng của Thuật giải di truyền so với các phương pháp truyền thống: Trần Quang Huy - CH1101093 11 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài • Các Thuật giải di truyền làm việc với sự mã hố của tập thơng số chứ khơng làm việc với các giá trị của các thơng số • Các Thuật giải di truyền tìm kiếm từ một quần thể các... ràng buộc về ứng suất lớn nhất và ứng suất nhỏ nhất của mỗi thanh Một bộ mã cho khung kết cấu theo ma trận tiêu chuẩn được dùng để phân tích mỗi thiết kế tạo ra bởi Thuật giải di truyền Trần Quang Huy - CH1101093 12 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài Trong lĩnh vực máy học, Thuật giải di truyền được sử dụng cho việc tìm hiểu các quy... thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài Phần tiếp theo sau đây sẽ phân tích cách hoạt động của giải thuật, so sánh và giải thích tại sao nó tốt hơn so với các phương pháp truyền thống 1.5 Thuật giải di truyền so với các phương pháp truyền thống Chúng ta xét bài tốn đơn giản sau đây: tối ưu hố hàm y = f(x) trên khoảng xác định D Khi dùng phương pháp truyền. .. Một số ứng dụng khác • • • • • Thiết kế mạng nơron, kiến trúc lẫn trọng số Quỹ đạo cho người máy Các hệ phi tuyến động - phỏng đốn, phân tích dữ liệu Tìm dạng của các phân tử protein Cải tiến chương trình LISP (lập trình gen) Trần Quang Huy - CH1101093 13 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài PHẦN 2 Bài tốn xếp lịch trực ở tổng đài 2.1... được của bài tốn phải thỏa mãn các ràng buộc sau: Trần Quang Huy - CH1101093 14 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài Ràng buộc cứng: - Mỗi nhân viên sẽ phải trực 6 ca (được nghỉ 1 ngày bất kỳ trong tuần) - Nhân viên trực đêm sẽ được nghỉ hơm sau - Nữ khơng trực đêm Ràng buộc mềm: - Số người trực ca đêm mỗi ngày là 4 người - Tổng số... CH1101093 17 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài SC2 Để lựa chọn cá thể cho thế hệ tiếp theo của giải thuật tiến hóa, tơi sử dụng phép lựa chọn lai ghép ngẫu nhiên (random selection) Sau q trình tiến hóa, chọn cá thể tốt nhất làm phương án cho bài tốn Giải pháp này cần phải thỏa mãn các ràng buộc cứng và các cá thể khơng thể vi phạm... nhiên một quần thể các giải pháp (lịch trực) Quần thể sẽ được tiến hóa qua nhiều thế hệ Qua mỗi thế hệ, cá thể tốt Trần Quang Huy - CH1101093 16 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài nhất được lưu giữ cho quần thể tiếp theo Sau khi tiến hóa xong, cá thể tốt nhất trong quần thể cuối cùng sẽ là phương án xếp lịch của bài tốn Thiết kế tập... giải bài tốn đúng với thực tế ở tổng đài FPT Telecom, giúp cho trưởng phòng giảm bớt thời gian phải sắp xếp 1 lịch trực cho hàng trăm nhân viên ở tổng đài vào cuối tháng Trần Quang Huy - CH1101093 21 Cơng nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài tốn sắp xếp lịch trực ở tổng đài Tài liệu tham khảo Tiếng Anh [1] Burke, E K., Kingston, J H., & de Werra, D (2004d) Applications to... ≤ | S | - SC3: Tổng số người nghỉ trong 1 ngày khơng được chênh lệch q 1 người so với số người nghỉ trung bình trên một ngày |S | ∑S s =1 s ,t , r = 0 − z s ,t ≤ 1 ∀ 1 ≤ t ≤ | T |, 1 ≤ s ≤ | S | 2.3 Áp dụng giải thuật di truyền vào bài tốn xếp lịch Trong phần này sẽ mơ tả thiết kế giải thuật di truyền để giải quyết bài tốn xếp lịch ở Tổng đài FPT Telecom Giải thuật bắt đầu bằng việc khởi tạo ngẫu nhiên . tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài PHẦN 2. Bài toán xếp lịch trực ở tổng đài 2.1. Giới thiệu bài toán xếp lịch trực Mục tiêu chủ. tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài 1.3 Sơ đồ thực hiện Thuật giải di truyền Hình 1 – Sơ đồ thực hiện Thuật giải di truyền Đây là. bởi Thuật giải di truyền. Trần Quang Huy - CH1101093 12 Công nghệ tri thức & ứng dụng Ứng dụng Thuật giải di truyền cài đặt bài toán sắp xếp lịch trực ở tổng đài Trong lĩnh vực máy học, Thuật