- ÍĐĐ Phụ Lục 2: Chiến Lược Tiến Hĩa Và Các Phương Pháp Khác
Phụ Lục 2: Chiến Lược Tiến Hĩa Và Các Phương Pháp Khác
phát sinh một quản thể (nhỏ) khi (điều kiện dừng chưa thỏa) làm bắt đầu
áp dụng GA
lưu lời giải tết nhất íx)
phát sinh một quân thể mới bằng cách truyền các cá thể tốt nhất của quần thể được hội tụ rồi phát sinh các cá thể cịn lại
một cách ngẫu nhiên.
hết lặp
kết thúc
Hình P.2. GA dựa trên quân thể được khởi tạo lại.
Việc khởi tạo lại các quần thể làm cho các cá thể cĩ tính đa dạng và giúp hệ thống cĩ hiệu quả tích cực.
Một số chiến lược được để nghị cĩ bao gồm một thành phần học,
cũng theo cùng cách như trong các chiến lược tiến hĩa. Grefenstette
để nghị các tham số điểu khiển tối ưu hĩa cho thuật giải di truyền
(kích thước quân thể, các tỉ lệ lai tạo và đột biến, vv...) bằng một
thuật giải khác, thuật giải đi truyễn giám sát. Shaefer bàn về chiến
346
Thuật Giải Di Truyền Am
lược ARGOT (Adaptive Representation Genetic Optimizer Techuique),
mà hệ thống học cách biểu điễn bên trong tốt nhất cho các cá thê. Một chương trình tiến hĩa thú vị khác là chiến lược tiến hĩa
chọn lọc (TRM, lmmune Recruitment Mechanism: Cơ chê tuyển chọn
miễn dịch) được để nghị gắn đây làm kỹ thuật tối ưu hĩa trong
những khơng gian thực (một hệ thống tương tự cho các hàm tối ưu hĩa trong các khơng gian Hamming là GIRM). Chiến lược kết hợp
một số ý tưởng đã cĩ trước đây để hướng điểu khiển theo hướng ta muốn. Như trong tất cả kỹ thuật lập trình tiến hĩa, con được phát sinh từ quần thể hiện hành. trong những thuật giải di truyền cổ điển, con thay chỗ cha-mẹ. Trong chiến lược tiến hĩa, con đấu tranh
với cha-me (các ES đầu tiên), nĩ đấu tranh với cha-me và những con khác (( +Â) —ESI, hay tranh đấu với các con khác ((u¡ ,Ä) ~ES).
Trong hệ thống IRM, con phải qua một thử nghiệm bổ sung về mối quan hệ chặt chẽ với các láng giểng. Kiểm tra muốn biết nĩ cĩ đủ tương đồng với những láng giểng gần của nĩ khơng.
Nĩi chung, một ứng viên & chỉ cĩ thể qua được kiểm tra quan hệ này, nếu: