5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: PGS TS Dƣơng Tuấn Anh
3.3Giải thuật di truyền
Giải thuật di truyền (genetic algorithm - GA) là một kỹ thuật của khoa học máy nhằm tìm kiếm giải pháp thích hợp cho các bài toán tối ƣu tổ hợp (combinatorial optimization). Giải thuật này lần đầu tiên đƣợc đề xuất bởi Holland, 1975 dựa trên ý tƣởng áp dụng các nguyên lý tiến hóa trong tự nhiên nhƣ di truyền, đột biến, chọn lọc tự nhiên và trao đổi chéo [21]. Cụ thể, ý tƣởng của giải thuật di truyền đƣợc tóm lƣợc nhƣ sau: Trong một quần thể sẽ tồn tại nhiều cá thể, trong đó có những cá thể khỏe mạnh và những cá thể yếu kém. Trong quá trình sinh sống, dư i tác động của điều kiện ngoại cảnh, các cá thể yếu kém sẽ dần mất đi, các cá thể khỏe manh thì được giữ lại. Đây chính là ý niệm cơ bản của quá trình chọn lọc tự nhiên. Các cá thể được giữ lại sẽ thực hiện quá trình sinh sản tạo ra các cá thể con có thể tốt hơn nếu như mang được các đặc tính tốt của cả bố và mẹ. Đôi khi một vài cá thể lại bị đột biến gen sẽ giúp cho quần thể có thêm những đặc tính m i. Dĩ nhiên trong quá trình sinh sản cũng như đột biến, có thể các cá thể yếu kém sẽ được tao ra, nhưng những cá thể như vậy sẽ dần bị loại bỏ qua quá trình chọn lọc tự nhiên. Giải thuật di truyền mô phỏng quá trình này sẽ xem xét lời giải của bài toán cần giải quyết nhƣ một cá thể, sau đó thực hiện chọn lọc, lai, đột biến quần thể lời giải, sau một số thế hệ nhất định sẽ cho lời giải chấp nhận đƣợc.
Giải thuật di truyền cho rằng quá trình tiến hóa tự nhiên là quá trình hoàn hảo nhất, hợp lý nhất, và tự nó đã mang tính tối ƣu. Quan điểm này đƣợc coi nhƣ là một tiên đề đúng, không chứng minh đƣợc, nhƣng phù hợp với thực tế khách quan. Quá trình tiến hóa thể hiện tính tối ƣu ở chỗ, thế hệ sau đƣợc tạo ra tốt hơn thế hệ trƣớc, và nếu thực hiện tiến
SV: Lâm Hoàng Vũ – MSHV: 00708218 32 hóa đến một số lƣợng thế hệ nhất định nào đó ta sẽ đƣợc những cá thể đạt độ tốt nhƣ ta mong muốn.
Hình 3.1: Chi tiết hoạt động của một giải thuật di truyền chuẩn
Một giải thuật di truyền có các thành phần cơ bản sau:
Mỗi một lời giải của bài toán sẽ đƣợc thể hiện bởi một nhiễm sắc thể (NST)
Cách khởi tạo quần thể ban đầu (tập các NST)
Định nghĩa hàm thích nghi để đánh giá độ tốt xấu của NST
Các phép toán di truyền: chọc lọc, lai, đột biến
Các tham số của giải thuật: số dân (hay kích thƣớc của quần thể), xác suất lai ghép, đột biến.
Điều kiện dừng của giải thuật
begin
KHỞI TẠO ngẫu nhiên quần thể các cá thể; ƯỚC LƯỢNG hàm thích nghi cho từng cá thể; repeat
CHỌN LỌC các cá thể cha mẹ;
LAI GHÉP các cặp cá thể cha mẹ dựa vào xác suất lai ghép; ĐỘT BIẾN cho các các thể con dựa vào xác suất tao đột biến; ƯỚC LƯỢNG các cá thể con;
CHỌN LỌC các cá thể cho thế hệ kế tiếp until ĐIỀU KIỆN DỪNG được thỏa mãn
SV: Lâm Hoàng Vũ – MSHV: 00708218 33