4. PHƯƠNG PHÁP NGHIấN CỨU
3.5.3. Hàm mục tiờu
Hàm mục tiờu eval của cỏc vectơ nhị phõn v chớnh là hàm F:
eval(v) = F(x)
trong đú, nhiễm sắc thể v biểu diễn giỏ trị nguyờn x như đó núi ở trờn, hàm mục tiờu đúng vai trũ mụi trường, đỏnh giỏ từng lời giải theo độ thớch nghi của chỳng. F(x) được đỏnh giỏ qua hai hàm G(x) và H(x) đó trỡnh bày trong mục 3.2 và 3.3. Vớ dụ, 5 nhiễm sắc thể: v1 = „110100101011‟ v2 = „011110010011‟ v3 = „011000000011‟ v4 = „111100101111‟ v5 = „000000111111‟
tương ứng với cỏc giỏ trị x1 = 3371, x2 = 1939, x3 = 1539, x4 = 3887, x5 = 3371. Và cú độ thớch nghi tương ứng: eval(v1) = F(x1) = 0.1364 eval(v2) = F(x2) = 0.0909 eval(v3) = F(x3) = 0.4091 eval(v4) = F(x4) = 0.1364 eval(v5) = F(x5) = 0.0909
Dễ thấy, nhiễm sắc thể v3 là tốt nhất trong 5 nhiễm sắc thể này, vỡ hàm mục tiờu của nú trả về giỏ trị cao nhất.
3.5.4. Cỏc toỏn tử di truyền
Trong nghiờn cứu này ta sử dụng 3 phộp toỏn di truyền cơ bản là chọn lọc, đột biến và lai; cụ thể:
* Toỏn tử chọn lọc: Sử dụng toỏn tử chọn lọc tỷ lệ, ta thực hiện tiến trỡnh chọn lọc bằng cỏch quay bỏnh xe ru lột pop-size lần; mỗi lần chọn một nhiễm sắc thể từ quần thể hiện hành vào quần thể mới như đó trỡnh bày ở mục 2.2.2.1.
* Toỏn tử lai ghộp: Sử dụng toỏn tử lai ghộp một điểm (One-point Crossover),
Với cặp cha mẹ X, Y là cỏc vectơ m chiều như ký hiệu trờn, toỏn tử lai ghộp 1 điểm chọn ngẫu nhiờn một vị trớ k (1 k m) rồi sinh ra 2 cỏ thể con theo cụng thức
X‟ = (x1,..., xk, yk+1,..., ym ) Y‟ = (y1,..., yk, xk+1,..., xm )
Nếu cỏ thể con X‟ thớch nghi tốt hơn cỏ thể cha mẹ X thỡ ta thay thế cỏ thể mẹ X bởi cỏ thể con X‟, tương tự Y‟ cũng được thay thế Y nếu Y‟ thớch nghi tốt hơn.
* Toỏn tử đột biến: Sử dụng toỏn tử đột biến như sau : - Chọn ngẫu nhiờn một NST trong quần thể.
- Tạo một số ngẫu nhiờn k trong khoảng từ 1 tới m, 1 ≤ k ≤ m.
- Thay đổi bớt thứ k. Nếu nhiễm sắc thể này khụng xấu hơn nhiễm sắc thể ban đầu thỡ đưa nhiễm sắc thể này vào quần thể để tham gia quỏ trỡnh tiến húa ở thế hệ tiếp theo.