Thuật toán và phương pháp giải quyết vấn đề ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN vào bài TOÁN NGƯỜI DU LỊCH

oán Và Phương Pháp Giải Quyết GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Cách thức chọn lọc đảm bảo phong phú quần thể sau nhiều hệ Bằng cài đặt cụ thể, cách thức chọn lọc đem lại kết tối ưu nhiều so với cách chọn lọc trước với số liệu (*) Tối ưu Chọn lọc tự nhiên: Cách thức chọn lọc cần đến việc xếp cá thể theo chi phí Việc xếp tốn quần thể có kích thước lớn Giải thuật xếp sử dụng Selection Sort (độ phức tạp 0(n2)) Ban đầu, bước chọn lọc xếp lại tồn quần thể Tuy nhiên cần thực xếp [Kích thước mặc định] cá thể để giảm bớt số lượng phép so sánh đổi chỗ Tối ưu thủ tục xếp thay vòng lặp thứ  Từ : for (i = 0; i < p o p u l a t i o n s i z e ( ) - ; i + + ) Phạm Phú Thanh Sang Trang 22 Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn  Thành: for (i = 0; i < m a x P o p u l a t i o n population.size() - 1; i++) [ Số cá thể hệ] c ò n m a x P o p u l a t i o n [Kích thước mặc định] Cải tiến đem lại hiệu tốt cho giải thuật thời gian chạy Tuy nhiên so sánh số trường hợp, cách chọn lọc cho kết tồi khoảng 5% f Tiến hóa Với quần thể khởi tạo ban đầu, chúng tiến hóa cách ngẫu nhiên thích nghi với điều kiện chọn lọc, cá thể thích nghi bị loại thải cá thể tốt chọn làm lời giải Việc tiến hóa diễn qua số hệ, hệ ta thực lai ghép đột biến ngẫu nhiên toàn quần thể  Lai ghép : ngẫu nhiên 50% số cá thể đứng quần thể (Lựa chọn cha mẹ ngẫu nhiên)  Đột biến cho tồn quần thể 100% (tuy điều trái tự nhiên việc tìm nguồn gen cần ưu tiên hết) Sau số hệ định trước (10,000 đến 10,000,000) chương trình dừng xuất kết (*) Cải tiến đa luồng: Để tận dụng hiệu vi xử lý đa lõi giải thuật thiết kế với luong chạy song song Mỗi luong chạy độc lập, thực tiến hóa cho quần thể riêng biệt Kết trả lựa chọn từ kết tốt Phạm Phú Thanh Sang Trang 23 Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Giới thiệu chương trình Hình 3: Giao diện chương trình Chương trình với giao diện đơn giản gồm sổ nhập thông tin kết Mặc định chương trình đọc liệu tập tin kèm : đồ thị đầu vào inputGraph.txt chu trình mẫu để so sánh kết inputCircle.txt Dữ liệu tập tin phải định dạng chuẩn đề cập mục mã hóa đồ thị, mã hóa chu trình Nếu thơng tin khơng định dạnh, chương trình khơng chạy Ngồi chương trình cung cấp thêm số thiết lập thông số số lượng cá thể quần thể (Population size) số lượng hệ tiến hóa (Max Generation) Số liệu mặc định ban đầu 100 cá thể 10.000 hệ Để giới hạn lỗi nhớ hạn chế thời gian chạy lâu, chương trình đặt sẵn số lượng cá thể lớn 1.000 số hệ 10.000.000 (nếu nhập lớn tự động sử dụng giá trị lớn nhất) Một thông số cần nhập vào Threads : thơng số thiết lập cho số luồng chạy song song chương trình (số quần thể tiến hóa lúc) Phạm Phú Thanh Sang Trang 24 Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Thông số mặc định thiết lập cho phép thiết lập khoảng từ đến Thiết lập đầy đủ thơng số, bấm calculate để thực tính tốn Kết trả gồm chi phí cho đường tốt mà chương trình tính tốn chi phí tính tốn từ chu trình mẫu nhập vào (có thể khơng cần nhập chu trình đầu vào) Ngồi chương trình hiển thị thời gian chạy theo giây tồn chi tiết chu trình tính được lưu tập tin outputCircle.txt, bấm nút show circle để xem nội dung chu trình Trong trình tính tốn, chương trình sử dụng file tạm để lưu kết tính tốn trung gian kết tốt sau lần chạy Khi khởi chạy nhập sẵn chu trình vào tập tin tempCircle.txt tương ứng với đồ thị chương trình nhanh chóng tìm kết tốt Kết chạy liệu chuẩn Sử dụng liệu chuẩn cho toán TSP tải từ trang http://www.tsp.gatech.edu/ Dữ liệu bao gồm thông tin tên liệu, số đỉnh, dạng đồ thị danh sách đỉnh với tọa độ đỉnh Các liệu sau để thử nghiệm giải thuật: Chi phí lời giải tối ưu tìm Tên liệu Số đỉnh wi29.tsp 29 27603 qa194.tsp 194 9352 xit1083.tsp 1083 3617,26/3558 Trong trình chạy sử dụng thiết lập số cá thể tối đa 100 số hệ mức 10.000, 50,000, 100.000, 500.000, 1.000.000, 5.000.000 tùy liệu Mỗi mức thiết lập cho chạy 10 lần lấy giá trị nhỏ để so sánh với chi phí tối ưu mẫu (lấy từ liệu chuẩn) a Bộ liệu wi29.tsp Phạm Phú Thanh Sang Trang 25 Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn  Tên liệu wi29.tsp (Western Sahara)  Kích thước đồ thị : 29 đỉnh  Chi phí chu trình tối ưu : 27603 Kết chạy Pop size Max Gen Min cost % Time Optimal found 100 10.000 27601,17 99,99 59 Yes 100 500.000 27601,17 99,99 903 Yes Kết luận : tìm thấy chu trình tối ưu b Bộ liệu qa194.tsp  Tên liệu qa194.tsp (Quatar)  Kích thước đồ thị : 194 đỉnh  Chi phi chu trinh toi uu : 9352 Kết chạy Pop size Max Gen Min cost % Time Optimal found 100 10.000 11465,45 122,6 17 No 100 10.000 10147,12 108,5 192 No 100 100.000 10137,51 108,4 1783 No Kết luận: khơng tìm thấy chu trình tối ưu c Bộ liệu xit1083.tsp  Tên liệu xit1083.tsp (VLSI - XIT1083 - Vi mạch tích hợp)  Kích thước đồ thị : 1083 đỉnh  Chi phí chu trình tối ưu : 3617,26/3558 Kết chạy Pop size Phạm Phú Thanh Sang Max Gen Min cost % Time Optimal found Trang 26 Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn 100 10.000 10774,26 297,86 80 No 100 10.000 8694,27 240,36 241 No Kết luận: khơng tìm thấy chu trình tối ưu Đánh giá giải thuật cải tiến tương lai Giải thuật đề xuất đáp ứng bước giải thuật di truyền Kết chạy giải thuật cho kết tối ưu trường hợp số đỉnh nhỏ 100 đưa kết tiệm cận với trường hợp số đỉnh khoảng 1000 Còn với trường hợp số đỉnh lớn 1000 giải thuật chưa tìm lời giải Giải thuật di truyền đề xuất phần lớn phụ thuộc vào “may mắn” đề tìm kết Do để tìm kết tối ưu với trường hợp số đỉnh lớn hạn chế Trong tương lai, em tìm hiểu cài đặt giải thuật heuristic giúp tìm lời giải tối ưu với đồ thị có kích thước lớn hơn, với cải tiến giải thuật GA quần thể động, đa quần thể tương tác Phạm Phú Thanh Sang Trang 27 Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết IV GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Kết luận Báo cáo làm rõ khái niệm giải thuật di truyền bước thực áp dụng vào giải toán người du lịch Kết giải thuật cài đặt nhiều hạn chế thời gian giải liệu lớn cỡ 10~20 nghìn đỉnh Với thời lượng có hạn, thu hoạch khơng tránh sai xót, mong đóng góp Q Thầy Cơ bạn Qua thu hoạch, em xin chân thành cảm ơn PGS.TS Đỗ Văn Nhơn dẫn tận tình suốt trình học Nhà Trường tạo điều kiện thuận lợi giúp em hoàn thành chuyên đề Phạm Phú Thanh Sang Trang 28 Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Tài liệu tham khảo [1] PGS.TS Đỗ Văn Nhơn – Bài giảng “Thuật toán Phương Pháp Giải Quyết”, Đại học Công nghệ Thông tin TP.HCM [2] TS Nguyễn Đình Thúc – Giáo trình Trí Tuệ Nhân Tạo – Lập trình tiến hóa [3] http://vi.wikipedia.org/wiki/Bài_toán_người_bán_hàng [4] Bộ liệu http://www.tsp.gatech.edu/ Phạm Phú Thanh Sang Trang 29 ... Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết IV GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Kết luận Báo cáo làm rõ khái niệm giải thuật di truyền bước thực áp dụng vào giải toán người du lịch Kết giải thuật cài đặt nhiều... chuyên đề Phạm Phú Thanh Sang Trang 28 Thuật Toán Và Phương Pháp Giải Quyết GVHD: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Tài liệu tham khảo [1] PGS.TS Đỗ Văn Nhơn – Bài giảng ? ?Thuật toán Phương Pháp Giải Quyết? ??,... đỉnh khoảng 1000 Còn với trường hợp số đỉnh lớn 1000 giải thuật chưa tìm lời giải Giải thuật di truyền đề xuất phần lớn phụ thuộc vào “may mắn” đề tìm kết Do để tìm kết tối ưu với trường hợp số