Bài giảng Tìm kiếm heuristic-leo đồi, các thuật toán tìm kiếm cục bộ và thuật giải di truyền (Tô Hoài Việt)

Bài giảng Tìm kiếm heuristic-leo đồi, các thuật toán tìm kiếm cục bộ và thuật giải di truyền (Tô Hoài Việt) nhằm giới thiệu đến các bạn những nội dung về thuật giải leo đồi, vấn đề của thuật giải leo đồi, thuật giải leo đồi ngẫu nhiên, bài toán tối ưu hoá và các thuật toán tìm kiếm cục bộ, thuật giải di truyền, một số vấn đề lựa chọn của thuật giải di truyền, một ví dụ đơn giản.

Tìm kiếm heuristic – Leo đồi, Các thuật tốn tìm kiếm cục thuật giải Di truyền Tơ Hồi Việt Khoa Công nghệ Thông tin Đại học Khoa học Tự nhiên TPHCM thviet@fit.hcmuns.edu.vn Tổng quát • • • • Thuật giải leo đồi Vấn đề thuật giải leo đồi Thuật giải leo đồi ngẫu nhiên Bài toán tối ưu hố thuật tốn tìm kiếm cục • Thuật giải di truyền • Một số vấn đề lựa chọn thuật giải di truyền • Một ví dụ đơn giản Thuật giải leo đồi Các thuật toán tìm kiếm tồn cục: sử dụng q nhiều tài ngun (A*) thời gian (IDA*) để tìm lời giải tối ưu Ta thực việc tìm kiếm lời giải thời gian không gian hợp lý? Thuật giải leo đồi Leo đồi: Cố gắng tối đa hố Eval(X) bắng cách di chuyển đến cấu hình cao tập di chuyển – Leo đồi dốc đứng Đặt S := trạng thái ban đầu Lặp Tìm trạng thái S’ S với Eval(S’) thấp Nếu Eval(S’) khơng tốt Eval(S) return S Ngược lại S = S’ Thuật giải leo đồi GOAL a 2 h=0 h=8 b c h=11 e d h=8 START h=12 h=4 h=5 h p h=11 15 q h=9 f h=4 h=6 r h=6 Leo đồi ngẫu nhiên Đặt S := trạng thái ban đầu Lặp sau MAX lần cố gắng Lấy trạng thái ngẫu nhiên S’ S Nếu Eval(S’) tốt Eval(S) S= S’ Cuối lặp Return S Sau chạy vài lần đưa đến trạng thái đích Ví dụ tốn tối ưu hố • Bài tốn n-Hậu – Đây toán Thoả mãn Ràng buộc (Contraint Satisfaction Problem CSP) – Có thể xem xét dạng tốn tối ưu hoá với hàm lượng giá h = số lượng cặp hậu đe doạ lẫn Ví dụ tốn tối ưu hố Thiết kế Mạch điện Có nhiều chip cố định Cùng số kết nối tốn khơng gian Ví dụ tốn tối ưu hố Bài tốn tối ưu hố • Ta quan tâm đến việc đạt cấu hình tối ưu mà không cần quan tâm đến đường • Xây dựng tập di chuyển (moveset) từ trạng thái sang trạng thái khác VD: Cho biết tập di chuyển Bài tốn N-queen? • Phát sinh ngẫu nhiên trạng thái ban đầu • Thực di chuyển xuống (lên) đồi Các khái niệm • Hàm mục tiêu – Dùng để đánh giá độ tốt lời giải cá thể – Hàm mục tiêu nhận vào tham số gen cá thể trả số thực – Tùy theo giá trị số thực mà ta biết độ tốt cá thể Các khái niệm • Độ thích nghi cá thể (fitness) – Là khả cá thể chọn lọc vào hệ sau chọn lọc cho việc lai ghép để tạo cá thể – Vì độ thích nghi xác suất để cá thể chọn nên người ta thường ánh xạ độ thích nghi vào đoạn [0,1 ] (độ thích nghi chuẩn) F(a ) F ( )   N j1 i F ( aj ) i = 1,2…N Các tốn tử • Tốn tử lai ghép: – Các cá thể chọn để lai ghép dựa vào dựa vào độ thích nghi – Dùng qui tắc bàn quay rollete: • Vd: ta có quần thể với độ thích nghi chuẩn sau STT Cá thể ĐTN chuẩn 0010001 0,4 0010101 0,3 0101000 0.05 1100011 0.25 Các tốn tử • Tốn tử lai ghép: – Lấy giá trị ngẫu nhiên p [0,1] để chọn cá thể lai ghép, cá thể có độ thích nghi cao có xác xuất lựa chọn nhiều – Sau lựa chọn cặp cá thể cha mẹ, hoán vị nhiễm sắc thể vị trí ngẫu nhiên với xác suất pc • Tốn tử lai ghép có xu hướng kéo quần thể phía cá thể có độ thích nghi cao => cục địa phương Các tốn tử • Tốn tử đột biến: – Giúp lời giải nhảy khỏi cực trị địa phương – Với cá thể quần thể, thực đột biến với xác suất pm vị trí ngẫu nhiên (thơng thường pm 12534867