Chọn lọc giảm kích thước của quân thể trung gian này cịn cá thể

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 167)

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

chọn lọc giảm kích thước của quân thể trung gian này cịn cá thể

bằng cách loại bỏ những cá thể ít thích nghỉ nhất trong quản thể. Quần thể gồm u cá thể này thành lập thế hệ kế tiếp. Trong một thế hệ của GA, thủ bục chọn lọc chọn pop-size cá thể từ quân thể được cĩ

kích thước pop-size. Các cá thể được chọn lặp đi lặp lại, nghĩa là

kích thước pop-size. Các cá thể được chọn lặp đi lặp lại, nghĩa là

Trong ES, thủ tục chọn lọc là tất định: nĩ chọn „ tốt nhất từ ø `

+ (+ Ä)— ES hoặc (u, 4) ~ ES) cá thể (khơng lặp). Mặt khác,

trong GA, thủ tục chọn lọc là ngẫu nhiên, chọn pop-size từ pop—size cá thể (lặp đi lặp lại), các cơ hội chọn lọc tỉ lệ với độ thích nghi của cá thể. Thực ra một số GA dùng chọn lọc xếp hạng; nhưng các cá thể

mạnh vẫn cĩ thể được chọn vài lần. Nĩi cách khác, việc chọn trong

332

Thuật Giải Di Truyền : ã

ES là tĩnh, làm tuyệt chủng và cĩ tính thế hệ, đối với ty À) - E8,

trong khi ở GA việc chọn là động, cĩ tính bảo tơn.

"Thứ tự tương đối của các thủ tục chọn lọc và tái kết hợp tạo nên

khác biệt thứ,ba: giữa GA và ES: trong EB; tiến trình chọn lọc tiếp theo việc áp dụngcác tốn tử tái kết hợp, trong khi trong GÀ các. bước này xuất hiện theo thứ tự ngược lạt. Trong E8, con là kết quả

lai tạo giữa hai cha-meẹ và một đột biến sau đĩ. Khi quân thể trung gian của ¡ +À (hoặc 4) các cá thể đã hồn tất, thủ tục chọn lọc giảm kích thước của nĩ cịn lại „ cá thể. Trong GA, trước tiên, ta chọn

quân thể trung gian. Rải áp đụng các tốn tử đi truyền (lai tạo và

đột biến) cho một số cá thể (được chọn theo xác suất lai tạo) và ruột,

số gen (chọn theo xác suất đột biến).

Khác biệt kế tiếp giữa ES-và GA là các tham số sinh sản của

GA (xác suất lai tạo, xác suất đột biếi) giữ nguyên khơng đổi trong suốt quá trình tiến hĩa, trong khi E8 thay đổi chúng (ơ và 6) luơn: chúng trải qua đột biến và lai tạo cùng với vectơ lời giải +, do một cá. thể được biểu là một bộ ba (s„øơ ,6). Điểu này rất quan trọng - tính tự thích nghị của các tham số điểu khiển trong E8 chịu trách h nhiệm đị tìm chính xác cục bộ của hệ thống.

E8 và GA cũng xử lý các ràng buộc theo cách khác nhau. Chiến

lược tiến hĩa nhận một tập các bất đẳng thức g > 0:

gi) > 0,..., gạ(%) > 0,

là một phần của bài tốn tối ưu hĩa. Nếu trong lần lặp nào đĩ, cĩ

một con: khơng thỏa tất cả các ràng buộc này, thì con đĩ khơng đủ

phẩm chất, nghĩa là nĩ khơng được chọn vào quân thể mới. Nếu tỉ lệ xuất hiện những con bất hợp lệ như thế cao thì ES điều chỉnh những

tham số điều khiến của chúng, như bằng cách giảm các thành phần

cửa vectơ ơ. Chiến lược chính của thuật giải di truyền để xử lý các ràng buộc là phạt những cá thể vi phạm. Lý do là vì đối với những

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 167)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(177 trang)