Thông tin di truyền được nhân giống từ một thế hệ sang thế hệ sau bằng toán tử di truyền. Có 3 cách cơ bản của toán tử di truyền là: sao chép (reproduction), tương giao chéo (crossover) và biến dị (mutation). Sự sao chép, là toán tử đơn giản nhất, sao chép trực tiếp một cá thể từ thế hệ cũ sang thế hệ mới (giống như quá trình sinh sản vô tính).
Toán tử tương giao chéo chỉ phức tạp hơn sao chép một chút: thông tin di truyền giữa 2 nhiễm sắc thể được đổi chỗ bằng việc cắt những nhiễm sắc thể tại những nơi được chọn ngẫu nhiên và đổi đoạn cuối của nhiễm sắc thể để tạo nên những nhiễm sắc thể mới. Hình 2.5 minh họa quá trình này, nêu ra một cách đơn giản cho nhiễm sắc thể trao đổi thông tin di truyền trong việc tìm kiếm nhiễm sắc thể tốt hơn. Tỉ lệ của các cá thể được chọn để tham gia vào tương giao chéo trong suốt mỗi thế hệđược ghi rõ bởi thông số pcrossover(xác suất tương giao chéo).
Cha mẹ A Cha mẹ B
Sau vài thế hệ, quần thể dường như bao gồm nhiều bản sao đồng nhất của một cá thể rất phù hợp. Một cách tổng quát, điều này là tốt vì con cái của cá thể này cũng phù hợp; tuy nhiên, lứa con cái rất giống cha mẹ chúng có thể dẫn đến hạn chế trong việc tìm kiếm của không gian lời giải. Để tạo sựđa dạng trong quần thể, toán tử biến dị được đưa vào. Nếu một bit được chọn để gây biến dị, giá trị của bit đó chỉ đơn giản là thay đổi từ 0 thành 1 hoặc từ 1 thành 0. Áp dụng biến dị
Con B 01011 110001 00110 011001 01011 011001 00110 110001 thế hệ cũ thế hệ mới Con A
Hình 2.5 : Tương giao chéo
vào một tỉ lệ nhỏ của quần thể, tính toàn cục của việc tìm kiếm vẫn được đảm bảo.
crossover
p
Thuật toán di truyền có xác suất tự nhiên làm cho thu được các lời giải khác nhau cho cùng một chương trình tính toán, trừ khi bài toán này đủ đơn giản để tìm thấy lời giải tối ưu. Thuật toán di truyền hướng tới việc tìm kiếm lời giải thích hợp và tối ưu nó. Ví dụ như một hàm phù hợp của anten bao gồm một số hạng nhằm cực đại hóa tăng ích và số hạng khác để hướng tới trở kháng bằng 75Ω. Nếu ta lấy anten từ một vài lần chạy chương trình khác nhau, thì có thể một vài anten sẽ có giá trị tăng ích cao với trở kháng đầu vào không như mong đợi, trong khi đó, các anten khác sẽ có giá trị tăng ích nhỏ hơn nhưng giá trị trở kháng đầu vào tốt hơn. Vì thế, ta cho chạy chương trình nhiều lần và lựa chọn anten thích hợp nhất đểứng dụng.
CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN
Trong chương này tôi sẽ nêu chi tiết hơn về việc áp dụng thuật toán di truyền trong tối ưu hóa anten lôga - chu kỳ. Dựa trên những lý thuyết về anten lôga - chu kỳ và thuật toán di truyền, tôi đã mô phỏng các tính toán trên bằng phần mềm MatLab.