Khơng khả thi khơng đĩng gĩp vào vùng lưu trữ gen của các quần

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 153 - 154)

M Chương 9: Các Bài Tốn Tối Ưu Tổ Hợp Khác

khơng khả thi khơng đĩng gĩp vào vùng lưu trữ gen của các quần

thể.

Phụ Lục 1 : Các Chủ Đề Chọn Lọc

Một loại khác của phương pháp xử lý ràng buộc là dựa trên việc ứng dụng các thuật giải sửa chữa đặc biệt để “sửa” những lời giải khơng khả thi phát sinh như thế. Lần nữa, những thuật giải sửa

chữa như thế cĩ thế quá căng về mặt tính tốn khi chạy và thuật giải cĩ được phải được thiết kế theo mẫu của ứng dụng cụ thể. Hơn

nữa, đối với một số bài tốn, tiến trình sửa chữa cĩ lẽ cũng khĩ

ngang với bài tốn gốc.

Cách tiếp cận thứ ba tập trung vào việc sử dụng các ánh xạ biểu

điễn đặc biệt (các bộ giải mã) bảo đảm (hoặc ít nhất tăng xác suất “ của) thế hệ của lời giải khả thi hay việc dùng những tốn tử bài

tốn-đặc tả báo tồn tính khả thi của các lời giải. Nhưng chạy những

bộ giải mã bằng máy tính là việc rất căng. Tuy vậy, tất cá các ràng buộc cĩ thể đễ dàng cài đặt theo cách này và thuật giải cĩ được phải được thiết kế theo mẫu ứng dụng cụ thể.

Trong phần này, ta khảo sát những kỹ thuật trên với một bài tốn cụ thể: bài tốn balơ 0/1. Bài tốn này dễ dàng hình thức hĩa, nhưng phiên bản quyết định của nĩ thuộc về họ các bài tốn NP- đây đủ. Đây là bài tập thú vị để lượng giá những thuận lợi và bất lợi của các tất cả xử lý ràng buộc trên bài tốn cụ thể cĩ một ràng buộc duy nhất này: các kết luận của nĩ cĩ thể áp dụng cho nhiều bài tốn tối ưu hĩa cĩ ràng buộc. Nhưng cũng nên chú ý rằng mục đích chính của phần này là mình họa khái niệm về các bộ giải mã, thuật giải di truyền, và các hàm thưởng phạt (được nĩi ngắn gọn trong phần dẫn nhập) trên một thí dụ cụ thể; nĩ khơng hê là một nghiên cứu đây đủ về các phương pháp cĩ thể cĩ. Vì lý do đĩ ta khơng cung cấp các lời

giải tối ưu cho các trường hợp thử nghiệm: ta chỉ đưa ra một vài so sánh giữa các phương pháp được giới thiệu.

ð.1. Bài tốn ba lơ 0/1 uà dữ liệu thử nghiệm

Cĩ nhiều loại bài tốn kiểu ba lơ khác nhau, trong đĩ cho trước `

một tập thực thể, cùng các giá trị và kích thước của chúng và ta

306

Thuật Giải Di Truyền ®

mong chọn được một hay nhiều tập con rời nhau sao cho tổng kích

thước trong mỗi tập con khơng vượt quá giới hạn cho phép và tổng

giá trị đã chọn được là lớn nhất. Bài tốn này là một thí dụ về bài

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 153 - 154)