Kiếm di truyền để tránh hội tụ sớm Trong những năm gần đây, đã

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 160 - 161)

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

kiếm di truyền để tránh hội tụ sớm Trong những năm gần đây, đã

cĩ một số nỗ lực nghiên cứu khác để xử lý lược đỗ tốt hơn, nhưng sử dụng những phương pháp khác nhau. Trong phần này, ta bàn về

những phương pháp đĩ.

Hướng thứ nhất cĩ liên quan đến tốn tử di truyền lai. Tốn tử này được gợi ý bừ một tiến trình sinh học; nhưng, nĩ cĩ vài khuyết, điểm. Thí dụ, giả sử cĩ hai lược để hiệu quả cao: `

8= (001********0 1) và

= (*# #11. #. #£),

Cũng eĩ hai chuỗi trong quần thể u; và 0; lần lượt tương ứng với §¡ và Sz:

318

; = (0010001101001) 0; = (1110110001000).

Rõ ràng lai khơng thể thực hiện một số kết hợp tính chất được mã hĩa trên nhiễm sắc thể; khơng thế cĩ một chuỗi phù hợp với lược

đề: Ộ

8;=(001#11##***01), bởi lược đồ thứ nhất sẽ bị hủy.

Ta cũng bàn thêm về phép lai một điểm cổ điến trong một số dạng khơng đối xứng giữa đột biến và lai: đột biến phụ thuộc chiều đài của nhiễm sắc thể cịn lai thì khơng. Thí dụ, nếu xác suất của đột biến P„ là 0.01, cịn chiều dài nhiễm sắc thể là 100, số bit đột biến mong đợi trong nhiễm sắc thể là một. Nếu chiểu dài của nhiễm sắc thể là 1000, số bit đột biến mong đợi trong nhiễm sắc thể là mười. Mặt khác, trong cả hai trường hợp này, lai một điểm kết hợp hai

chuỗi trên cơ sở của một vị trí lai, bất chấp chiều đài của chuỗi. Một số nhà nghiên cứu đã thử nghiệm những phép lai khác nhau. Thí dự, lai hai điểm chọn bai vị trí lai và nguyên liệu nhiễm

sắc thể được hốn vị giữa chúng. Hiển nhiên, chuỗi 0; và u; cĩ thế

sinh một cặp con:

ø', =- (001|01100|03001) và ư>; = (111|00011] 01000), ư>; = (111|00011] 01000),

ở đây ø, phù hợp với:

8 =(001*112*****0 1), khơng thể xảy ra với lai một

điểm.

Phụ Lục 1 : Các Chủ Đề Chọn Lọc

m

Tương tự, cĩ những lược đổ mà lai hai điểm khơng thể kết hợp, ta cũng cĩ thế thử nghiệm với lai nhiều điểm, một mở rộng tự nhiên của lai hai điểm. Nhưng chú ý rằng, do lai nhiều điểm phải xen kẽ các đoạn (cĩ được sau khi cắt một nhiễm sắc thế thành s mảnh) giữa hai cha-mẹ, nên số đoạn phải chắn, nghĩa là lai nhiều điểm khơng phải là mở rộng tự nhiên của lai một điểm.

Schaffer và Morishima đã thử nghiệm phép lai phân phối các

điểm lai của nĩ bằng cùng những tiến trình cĩ sẵn tại chỗ (sự tổn tại của cá thể thích nghi nhất và tái kết hợp). Điều này được thực hiện bằng cách đưa những điểm đặc biệt vào biểu diễn chuỗi, những điểm

này kiểm sốt những vị trí trong chuỗi nơi đã xảy ra lai. Hy vọng

rằng những vị trí lai cĩ thể trải qua một tiến trình tiến hĩa: nếu

một vị trí nào đĩ sinh các con yếu, vị trí đĩ sẽ chết (và ngược lại). Thực nghiệm cho thấy phép lai thích nghị cĩ hiệu quả tốt bằng hoặc hơn GÀ cổ điển trên một số lớn các bài tốn thử nghiệm. Spears đã thử nghiệm với một phép lai đặc biệt (hai phép lai, lai một điểm và

lai đồng nhất, được xét đến) bằng cách mở rộng biểu điễn nhiễm sắc thế bằng bit bổ sung.

Một số nhà nghiên cứu đã thử nghiệm với các phép lai khác: lai

phân đoạn và lai trộn. Lai phân đoạn là biến thể của lai nhiều điểm, cho phép số điểm lai thay đổi được. Số (cố định) điểm lai (hoặc cắt đoạn) được thay bằng tỉ lệ chuyển đổi đoạn. Tỉ lệ này đặc tả xác suất, mà một đoạn sẽ chấm đứt tại một điểm nào đĩ trong chuỗi. Thí dụ, nếu tỉ lệ chuyển đổi đoạn là s = 0.2, thì nếu bắt đầu từ đầu đoạn, cơ

hội chấm dứt đoạn này tại mỗi bít sẽ là 0.2. Nĩi cách khác, với tỉ lệ

chuyển đổi đoạn s = 0.2, số đoạn mong đợi sẻ là ø⁄5, nhưng khơng như lai nhiễu điểm, số điểm lai sẽ thay đổi. Lai trộn cĩ thể được xem

là một cơ chế bổ sung cĩ thể áp dụng với các cách lai khác. Nĩ độc

lập với số điểm lai. Lai xáo trộn là phép lai (1) xáo trộn ngẫu nhiên

các vị trí bit của hai chuỗi kế nhau, (2) bắt chéo các chuỗi, nghĩa là

trao đổi các đoạn giữa các điểm lai, và (3) khơng xáo trộn các chuỗi.

320

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 160 - 161)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(177 trang)