, BS 2” 7" pữy + log p)
phân loại (phân loại bước P()) quân thể các lời giải Đ Ä„„ sục
thành nhiều tập. Gồm cĩ (1) tập các phần tử phát sinh tiền sử tối ưu V chứa một số (cố định) các lời giải tốt nhất qua tồn bộ quá trình, (2) tập các phần tử phát sinh tabu 7 c V chứa những lời giải hiện khơng được xét đến, (3) tập các phần tử phát sinh tiểà sử được chọn V* chứa những phẩn tử tốt nhất của V ~ 7, và (4) tập các phần tử
phát sinh đang được chọn Š* chứa những phần tử tốt nhất của S. Bước phân loại (phân loại P()) sau này được lặp lại trong giai đoạn lặp của thuật giải.
Trong mỗi lần lặp, một tập #Œ) các điểm thứ nghiệm lại được tạo. Các điểm thử nghiệm tương ứng với số con của quần thể P/); chúng được lượng giá và (một số) được kết hợp vào quần thể mới
(chọn PŒ) từ PŒ—1) và R0)).
thủ tục tìm kiếm seatter/ tabu bắt đầu
(=0
(=0 hết lặp kết thúc.
Hình P.3. tìm kiếm scatter/ tạbu
Gân đậy, David Fogel áp dựng những ý tưởng về lập trình tiến hĩa vào tối ưu hĩa liên tục giá trị thực mớ rộng.này gộp vào các biến độc lập tự thích nghi và những thủ tục tối ưu hĩa ma trận đẳng
phương sai. .
Maniezzo phát triển khái niệm tiến hĩa nổi hạt, mà thuật giải cho phép tiến hĩa các mẫu hàm mục tiêu đồng thời với phân giải sự tạo mẫu (nghĩa là, sự nổi hạt). Chiêu dài của các cá thể trở nên thay đổi được mà việc mã hĩa được thơng dịch theo cấp phân giải cụ thể được đặc tả trong nhiễm sắc thể.
Một khái niệm cúa thuật giải di truyền xử lý quãng (thuật giải
đi truyền quãng Interval Genetic Algorithm) cũng được Muselli và
Ridelia khám phá. Thuật giải di truyền quãng kết hợp ý tưởng của những thuật giải di truyền và luyện thép mơ phỏng; các tốn tử di
truyển (lai tạo, phát sinh một quãng mới từ hai quãng; sát, nhập, 349