Số n„ của các đỉnh, biểu diễn các vật thể đã biết trong mơi trưởng.

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 129 - 130)

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

số n„ của các đỉnh, biểu diễn các vật thể đã biết trong mơi trưởng.

Khơng phải là tất cả các lộ trình khả thi đều cẩn một số lớn (như:

nạ) nút trung gian: ngay cả trong các mơi trường phức tạp thì lộ

trình khả thi cũng cĩ thể hồn tồn đơn giản. Do đĩ, ta cho chiều dài của nhiễm sắc thể biến đối được để đối phĩ với những tình huống đĩ một cách uyển chuyển tốt đẹp.

Trong khi vạch lộ trình nội tại, lộ trình cục bộ để đi vịng qua một chướng ngại vật cũng chỉ chứa một số nhỏ các nút, do đĩ tham

số n¿ là chiều đài tối đa của nhiễm sắc thể trong giai đoạn này, tương đối nhỏ vào lúc bắt đầu tìm kiếm cục bộ. Nhưng nếu tiến trình

tiến hĩa khơng tìm được lộ trình hợp lệ sau một số thế hệ, chiêu dài

tối đa của nhiễm sắc thể sẽ tăng lên: trong tình huống này thì các lộ trình hợp lệ cĩ thể cĩ nhiễu cấu trúc phức tạp hơn. Trong hệ thống EN, ta đã sử dụng tham số nø là hàm của số thế hệ hiện hành í,

chính xác hơn là n¿(f) = .

Các quản thể khởi tạo (pop-size, đối với FEG và pop-size, đối với NEG) của các nhiễm sắc thể được phát sinh ngẫu nhiên. Đối với mỗi nhiễm sắc thể, một số ngẫu nhiên được phát sinh trong khoảng

3.. max(2, n„) (đối với bộ vạch lộ trình bện ngồi) để xác định chiêu

dài của nĩ. Các tọa độ z và y được tạo ngẫu nhiên cho mỗi nút của nhiễm sắc thể đĩ (các giá trị của tọa độ được giới hạn bên trong biên

giới của mơi trường).

Đối với mỗi nút của một nhiễm sắc thể, giá trị của biến Bool b được xác định (kiểm sốt tính khả thi). Nếu nút khả thị, giá trị b

của nĩ được thiết lập là TRUE, ngược lại sẽ là FALSE. Các phương pháp kiểm sốt tính khả thi của một nút (nghĩa là sự hợp lệ của vị .

trũ, sự khơng vướng các vật thể ở gần, và khả năng liên lạc) là

tương đối đơn giản và dựa trên các thuật giải do Pavlidis mơ tả.

256

Tối Ưu Tổ Hợp a

Tính thích nghỉ (tổng chỉ phí lộ trình) của một nhiễm sắc thể p

= <m;, mạ, ..,m„> được xác định bởi bái hàm lượng giá riêng biệt (

cho những cá thể khả thi và khơng khả thị):

ø — Đối với lộ trình hợp lệ p:

Path~Cost (p) = toạ*dist(p) +tø,*smooth(p) +tu,*clear(p),

trong đĩ, các trọng +ø„, uuạ, và :ø, chuẩn hĩa tổng chỉ phí của một lộ

trình, và

— đist(p) = „ đựn,, mịu);

trong đĩ, đớn, m;‡1) là khoảng cách giữa các điểm thắt nứt mụ và m¿„;; nghĩa là hàm đist(p) trả về tổng chiều dài của lộ trình p.

— smooth(p)= max?“} s(m,) trong đĩ:

$

}=————————————~

#8” “ min đứn,-,m,),đữn, P43)

nghĩa là hàm smoo¿h(p) trả về độ cong lớn nhất của p tại một điểm

thắt nút.

— clear(p) = max? œ

trong đĩ: _

đ,—+, nếu đ, >+

° |aft-— d,), nếu ngược lại

ở, là khoảng cách tối thiểu giữa đoạn Œmạ, rmi+1) của lộ trình và tất cả các vật thể đã biết, r định nghĩa khoảng cách an tồn, và ø là hệ

số; nghĩa là hàm cÍeœr(p) trả về con số lớn nhất để đo sự khơng vướng mắc giữa tất cả các đoạn của p và những vật thể.

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 129 - 130)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(177 trang)