Tối ƣu húa chế độ cắt là vấn đề tối ƣu húa cỏc ràng buộc với nhau khụng tuyến tớnh. Vỡ vậy quỏ trỡnh tối ƣu húa khú ỏp dụng cỏc thuật toỏn truyền thống. Giải phỏp cho vấn đề này liờn quan đến tốc độ tớnh toỏn và độ chớnh xỏc của kết quả.
Phƣơng phỏp tiếp cận mới đảm bảo hiệu quả và tốc độ lựa chọn điều kiện tối ƣu húa nhanh và xử lý dữ liệu cụng nghệ thay đổi nhanh là thuật toỏn tiến húa (EA). Mục đớch của nghiờn cứu này chứng minh khả năng của thuật toỏn tiến húa (EA) cho việc tối ƣu húa quỏ trỡnh gia cụng. Nhiều kết quả thực nghiệm và mụ phỏng đó chứng minh ứng dụng thuật toỏn này cho thấy hiệu suất đƣợc cải thiện đỏng kể. Phƣơng phỏp tiếp cận này nhằm tối ƣu húa mục tiờu sản xuất, giảm chi phi sản xuất và cải thiện chất lƣợng sản phẩm.
Trong nghiờn cứu này ứng dụng thuật toỏn thụng minh bày đàn (PSO). Thuật toỏn Particle swarm optimization (PSO) đƣợc Eberhat và Kennedy đề nghị lần đầu tiờn năm 1955[26]. Đõy là thuật toỏn tiến húa mới khỏc với cỏc kỹ thuật tớnh toỏn tiến húa trƣớc đõy ở chỗ nú dựa trờn mụ phỏng cỏch cƣ xử xó hội.
Thật vậy, trong PSO, cƣ dõn động mụ phỏng cỏch cƣ xử của một đàn chim với sự chia sẻ thụng tin và chỳng thu lợi bằng sự khỏm phỏ và kinh nghiệm trƣớc đú của tất cả bạn bố trong việc tỡm kiếm thức ăn. Nhƣ thế mỗi bạn bố gọi là cỏ thể (particle) trong cƣ dõn bõy giờ là quần thể (swarm), đƣợc giả xử đang “ bay” trong khụng gian tỡm kiếm theo thứ tự để tỡm kiếm vựng đất đầy hứa hẹn. Thớ dụ trong trƣờng hợp cực tiểu húa, cỏc vựng nhƣ vậy cú giỏ trị hàm số thấp hơn cỏc vựng đó thăm trƣớc đú. Với cỏ thể này, mỗi cỏ thể đƣợc xem nhƣ một điểm trong khụng gian D chiều với sự điều chỉnh hƣớng “ bay” theo kinh nghiệm bay trƣớc của nú và cỏc cỏ thể khỏc .
97
Kớ hiệu cỏc cỏ thể thứ i trong quần thể mụ tả trong khụng gian D chiều bằng vector
và cỏ thể tốt nhất trong quần thể, nghĩa là cỏ thể với giỏ trị hàm nhỏ nhất ký hiệu bởi cỏc chữ g : .
Vị trớ trƣớc tốt nhất ( vị trớ cho giỏ trị hàm tốt nhất ) của cỏ thể thứ i đƣợc ghi lại và mụ tả nhƣ và sự thay đổi vị tri (vận tốc) của cỏ thể thứ i là
. Tuy vậy đó cú nhiều phƣơng phỏp cải tiến trong thuật giải nhằm khắc phục những yếu điểm khi giải bài toỏn phức tạp và tăng tốc độ hội tụ.
Do quỏ trỡnh xử lý và hiệu chỉnh nhanh nờn thuật toỏn này là cụng cụ rất phổ biến. Phƣơng phỏp này đó đƣợc chứng minh rộng rói trong việc giải quyết cỏc vấn đề tối ƣu húa và quỏ trỡnh điều khiển thớch nghi trong gia cụng. Đặc biệt đối với điều khiển đũi hỏi mức độ đỏp ứng nhanh nhƣ gia cụng cao tốc.