Thuyết trình chủ đề giải thuật tiến hóa

EVOLUTION ALGORITHM (EA) Lê Phi Trường Nguyễn Đức Tú Nguyễn Tôn Thất Tú Nguyễn Quốc Tuấn Nguyễn Ngọc Tuyên Đặng Minh Úc Dương Hoàng Việt Mai Quốc Việt 1 NỘI DUNG TRÌNH BÀY  Đặt bài toán  Lược đồ tổng quát của EA  Các nguyên lý cơ bản trong EA  Biểu diễn gen (Cấu trúc dữ liệu)  Lựa chọn độ fitness (Độ đo sự thích nghi)  Các quy tắc chọn lọc  Các quy tắc lai ghép  Các quy tắc đột biến 2 GIẢI THUẬT TIẾN HÓA  Thuật toán tiến hóa dựa trên lý thuyết tiến hóa của Darwin bằng cách mô phỏng các quá trình tiến hóa và cơ chế sinh học để giải quyết vấn đề.  Thuật toán thông qua sinh sản, đột biến, lựa chọn để giải quyết vấn đề tối ưu hóa. 3 ĐẶT BÀI TOÁN 4 ĐẶT BÀI TOÁN  Xét bài toán tối ưu không ràng buộc sau: ,  › Bài toán có nghĩa là tìm một giá trị sao cho f có giá trị lớn nhất Đồ thị hàm số 5 ĐẶT BÀI TOÁN  Khi đạo hàm bậc nhất bằng 0, nghĩa là:  Phương trình trên có vô số lời giải  Trong đó các số hạng là các dãy số thực giảm dần về 0 ( và )  6 ĐẶT BÀI TOÁN  Biểu diễn:  Ta sử dụng một vectơ nhị phân làm nhiễm sắc thể để biểu diễn các giá trị thực của biến x. Chiều dài vectơ phụ thuộc vào độ chính xác cần có. Trong ví dụ này, ta cần chính xác đến 6 số lẻ tức có nghĩa, ta cần có 3 x 106 khoảng có kích thước bằng nhau.  Ta cần 22 bit để biểu diễn cho một nhiễm sắc thể  2097152 = 221 < 3 x 106 < 222 = 4194304  Chuyển đổi từ chuỗi nhị phân <<b21b20…b0>> thành số thực:  với  Đây cũng chính là hàm định giá  7 ĐẶT BÀI TOÁN  Khởi tạo quần thể:  Ta tạo một quần thể các nhiễm sắc thể, trong đó mỗi nhiễm sắc thể là một vectơ nhị phân 22 bit, tất cả 22 bit của mỗi nhiểm sắc thể đều được khởi tạo ngẫu nhiên.  Hàm lượng giá: là hàm f(x)  Đột biến và lai:  Đột biến:  Lai ghép: 8 ĐẶT BÀI TOÁN  Các tham số  Pop_size = 50  Xác suất pc = 0.25  Xác suất pm = 0.01  Kết quả  Vmax = (111001101000100000101) ứng với xmax = 1.850773 Thế hệ thứ Hàm lượng giá 1 1.441942 6 2.250003 8 2.250283 9 2.250284 10 2.250363 12 2.328077 39 2.344251 40 2.345087 51 2.738930 99 2.849246 137 2.850217 145 2.850227 9 LƯỢC ĐỒ THUẬT TOÁN 10 [...]... thể cũ  Bước 5 Nếu điều kiện dừng thỏa mãn thì giải thuật dừng lại và trả về cá thể tốt nhất cùng với giá trị hàm mục tiêu của nó, nếu không thì quay lại bước 2 12 BIỄU DIỄN GEN  Để thực hiện được các bước của giải thuật di truyền như đã nêu trên, thao tác quan trọng nhất là lựa chọn cấu trúc dữ liệu (CTDL) phù hợp Để giải quyết bài toán dùng giải thuật di truyền, ta thường sử dụng 3 cấu trúc dữ...LƯỢC ĐỒ THUẬT TOÁN PHÁT SINH QUẦN THỂ BAN ĐẦU XÁC ĐỊNH ĐỘ THÍCH NGHI CỦA CÁ THỂ TRONG QUẦN THỂ CÓ CÁ THỂ NÀO ĐẠT ĐẾN Yes TRÌNH BÀY LỜI GIẢI LỜI GIẢI TỐI ƯU CHƯA? No CHỌN LỌC LAI GHÉP BẮT ĐẦU XÂY DỰNG QUẦN THỂ MỚI ĐỘT BIẾN 11 LƯỢC ĐỒ THUẬT TOÁN  Bước 1: Khởi tạo một quẩn thể ban đầu (các đáp án ban đầu của bài toán)  Bước... giá trị trong alen này Nếu số alen hội tụ vượt quá số phần trăm nào đó của tổng số alen, việc tìm kiếm sẽ kết thúc  Dừng dựa trên ý nghĩa đặc biệt của một nhiễm sắc thể: đo tiến bộ của giải thuật trong một số thế hệ cho trước Nếu tiến bộ này nhỏ hơn một hằng số ε xác định, kết thúc 33 tìm kiếm CẢM ƠN SỰ THEO DÕI CỦA THẦY VÀ CÁC BẠN ...  Chuỗi nhị phân,  Chuỗi số thực  Cấu trúc cây 13 CHỌN LỌC SELECTION CHỌN LỌC  Là quá trình chọn ra một hoặc một vài cá thể để:  Giữ lại trong quần thể mới (tái sinh quần thể)  Lai ghép  Đột biến  Khó khăn trong chọn lọc:  Vấn đề hội tụ sớm  Nguyên nhân:  Áp lực chọn lọc  Tính đa dạng của quần thể  Giải pháp:  Nghiên cứu về cơ chế tạo mẫu  Nghiên cứu về bản chất hàm mục tiêu 15 PHƯƠNG... sơ đồ muốn tồn tại qua đột biến 32 ĐIỀU KIỆN DỪNG  Thông thường có các điều kiện dừng sau:  Dừng theo kết quả: một khi đạt đến mức giá trị yêu cầu thì chấm dứt ngay quá trình thực hiện  Dừng dựa vào số thế hệ: chọn số thế hệ, quá trình sẽ dừng đúng ngay số thế hệ đã qui định trước, không cần biết kết quả như thế nào  Dừng dựa trên cấu trúc nhiễm sắc thể: do sự hội tụ của quần thể bằng cách kiểm soát... SELECTION 21 TOURAMENT SELECTION  Là phương pháp thuộc kiểu rank-base Nội dung: -Chọn một nhóm gồm t cá thể -Trong t cá thể này chọn cá thể tốt nhất -Lắp lại quá trình k lần để lấy k cá thể tốt nhất 22 LAI GHÉP CROSSOVER LAI GHÉP  Là quá trình hình thành nhiễm sắc thể mới trên cơ sở các nhiễm sắc thể cha–mẹ , bằng cách ghép một hay nhiều đoạn gen của hai (hay nhiều) nhiễm sắc thể cha mẹ với nhau  . đột biến 2 GIẢI THUẬT TIẾN HÓA  Thuật toán tiến hóa dựa trên lý thuyết tiến hóa của Darwin bằng cách mô phỏng các quá trình tiến hóa và cơ chế sinh học để giải quyết vấn đề.  Thuật toán thông. 2.850227 9 LƯỢC ĐỒ THUẬT TOÁN 10 LƯỢC ĐỒ THUẬT TOÁN BẮT ĐẦU PHÁT SINH QUẦN THỂ BAN ĐẦU XÁC ĐỊNH ĐỘ THÍCH NGHI CỦA CÁ THỂ TRONG QUẦN THỂ CÓ CÁ THỂ NÀO ĐẠT ĐẾN LỜI GIẢI TỐI ƯU CHƯA? TRÌNH BÀY LỜI GIẢI CHỌN. thỏa mãn thì giải thuật dừng lại và trả về cá thể tốt nhất cùng với giá trị hàm mục tiêu của nó, nếu không thì quay lại bước 2 12 BIỄU DIỄN GEN  Để thực hiện được các bước của giải thuật di truyền