tham số được xét là kích thước quân thế, tỉ lệ lai tạo. tỉ lệ đột biến,
cách biệt thế hệ (phần trăm quần thể bị thay thế trong mỗi thế hệ),
cửa sổ định tỉ lệ, và một chiến lược chọn lọc (tỉnh khiết hoặc ưu tú). Phương pháp khác bao gồm việc áp dụng các xác suất của các tốn tử.
di truyền: từ ý tưởng là xác suất áp đụng một tốn tử được thay đối theo tí lệ để hiệu quả của các cá thể được tăng theo tốn tử này. “Trực giác cho rằng các tốn tử hiện đang “thực hiện tốt” nên được sử
dụng thường xuyên hơn. Nhiều tác giả thử nghiệm với 4 chiến lược
khác nhau để cấp phát xác suất của tốn tử đột biến: (1) xác suất khơng đổi, (2) giảm theo lũy thừa, (3) tăng theo lũy thừa và (4) kết
hợp (2) và (3).
Cũng vậy, nếu nhớ lại đột biến khơng đồng dạng, ta sẽ nhận
thấy rằng tốn tử thay đổi hành động của nĩ trong quá trình tiến
hĩa.
Ta hãy so sánh chương trình tiến hĩa dựa trên di truyền
GENOCOP với một chiến lược tiến hĩa một cách ngắn gọn. Cả hai hệ thống duy trì các quần thể lời giải mạnh và dùng thủ tục chọn lọc
để phân biệt giữa các cá thể 'tốt' và xấu". Cả bai hệ thống đều dùng
biểu diễn số chấm động. Chúng cho độ chính xác cao (qua việc áp
dụng các tham số điều khiến - đối với BS; và qua đột biến khơng đẳng dạng — đối với GENOCOP). Cả hai hệ thống xử lý các ràng buộc một cách tỉnh tế: GENOCOP tận dụng sự hiện diện của các ràng buộc tuyến tính, E8 thực hiện trên tập các bất đắng thức. Cả hai hệ thống đều kết hợp 'ý tưởng xử lý ràng buộc của nhau. Các
tốn tử cũng tương tự: Một hệ thống dùng lai tạo trung gian, hệ
thống kia dùng lai tạo số học. Chúng cĩ thực sự khác nhau khơng ?
Nhiều tác giả đã đưa ra một so sánh thú vị giữa ES và GA từ
viễn cảnh của các chiến lược tiến hĩa.
Một vài năm trước, một kỹ thuật qui hoạch tiến hĩa (EP) đã được tổng quát hĩa để xứ lý các bài tốn tối ưu số. Chúng hồn tồn
336
“Thuật Giải Di Truyền ; bì
tương tự sác lan truyền ngược tiến hĩa; chúng dùng biểu điễn chấm
động và đột biến làm tốn tử mấu chốt. Khác biệt cơ bản giữa chiến lược tiến hĩa và các kỹ thuật tiến hĩa cĩ thể tĩm tắt như sau:
© - EP khơng dùng các tốn tử tải kết hợp,
© - EP sử dụng chọn lọc theo xác suất (chọn lọc đấu tranh) trong khi E8 chọn u cá thể tốt nhất cho thế hệ kế tiếp,
«trong EP các giá trị thích nghỉ nhận được từ các giá trị
hàm mục tiêu bằng cách định tỉ lệ chúng và cĩ lẽ bằng cách tạo một số thay đổi ngẫu nhiên,
« độ lệch chuẩn cho đột biến của mỗi cá thể được tính là căn bậc hai của một biến đổi tuyến tính của giá trị thích
nghi của chính nĩ.
8. TỐI ƯU HĨA HÀM ĐA MỤC TIÊU VÀ ĐA KẾT QUẢ
Trong hầu hết các chương, ta giới thiệu các phương pháp tối ưu đơn, tồn cục của một hàm. Nhưng trong nhiều trường hợp, một hàm
cĩ thể cĩ nhiều tối ưu cần được xác định (tốt ưu hĩa đà kết quả) hoặc
eĩ nhiều hơn một chuẩn để tối ưu (tối ưu đa mục tiêu). Rõ ràng, rất cản những kỹ thuật mới để tiếp cận những loại bài tốn này; ta sẽ
lần lượt bàn về chúng.
8.1. Tối ươ hĩa đu kết quả
Trong nhiều ứng dựng, việc định vị tất cả lời giải tối ưu của một hàm cho trước cĩ thể rất quan trọng. Một số phương pháp dựa trên các kỹ thuật tiến hĩa đã được để nghị cho phương pháp tối dư đa kết
quả này.
Kỹ thuật thứ nhất dựa trên việc lặp: ta chỉ việc chạy nhiều lần l thuật giải. Nếu tất cả tối ưu cĩ cùng khả năng được tìm ra như nhau, số lần chạy độc lập sẽ là:
[. Phụ Lục 2: Chiến Lược Tiến Hĩa Và Các Phương Pháp Khác