, BS 2” 7" pữy + log p)
biến đổi lời giải tốt nhất (cấp xì:
x€©x+ð
hết lặp kết thúc
Hình P.1. Một thuật giải mã hĩa Delta (đã giản lược).
Thuật giải mã hĩa Delta ứng dụng những kỹ thuật thuật giải di truyển theo hai mức: mức các lời giải mạnh của bài tốn (mức x) và
(giai đoạn lặp) mức các thay đổi delia (mức ð). Lời giải mạnh nhất
tìm được ở mức x bằng cách dụng GA được lưu (x) và được giữ làm
điểm tham chiếu. Rồi nhiều lần lặp của GA bên trong được thực thì
(mức ð). Kết thúc của một lần thực hiện của GA theo mức này (nghĩa là khi GA hội tụ) cho ra vectơ hiệu chính tốt nhất ư, cập nhật các
giá trị của z. Sau khi cập nhật, lần lặp kế tiếp diễn ra. Mỗi lần áp dụng GA trong giai đoạn lặp lại khởi tạo quần thể của các ư một cách ngẫu nhiên. Đương nhiên ta lượng giá x+ð để lượng giá cá thể õ.
344
Thuật Giải Đi Truyền ` —
Thuật giải mã hĩa Delta gốc phức tạp hơn, vì nĩ thao tác trên các chuỗi bit, Làm như vậy, mã hĩa Delta bảo tốn được những nên tảng lý thuyết của thuật giải di truyền tvì tại mỗi lần lặp lại cĩ một lần chạy GA). Các điều kiện dừng của các GA ở cả hai mức được biểu diễn theo khoảng cách Hamming giữa phần tứ tất nhất và kém nhất trong quân thể (thuật giải dừng khí khoảng cách Hamming khơng lớn hơn 1). Ngồi ra, cĩ một biến /en để giải mã số bit biểu diễn một thành phần của vectơ ð (thực ra, chỉ cĩ /en ~1 là biểu diễn giá trị tuyệt đối của thành phần; bit cuối cùng là bit đấu). Nếu lời giải tốt nhất từ cấp ư đạt được vectơ
ơ= (0,0,...,0),
(nghĩa là, khơng cĩ thay đổi ở lời giải mạnh tốt nhất), biến ¿en được
tăng lên 1 (để tăng độ chính xác của lời giải), ngược lại nĩ sẽ bị
giảm 1. Cũng ghi nhận rằng mã ổ khiến cho các đột biến trở thành khơng cần thiết, do những lần khởi tạo lại của các quần thể theo mức ư chọ mỗi lần lặp.
Ta cĩ thể giản lược thuật giải mã hĩa Delta gốc (hình 1 đã cho
một thí dụ giản lược như vậy) và cải thiện độ chính xác cũng như
thời gian thực hiện của nĩ, nếu ta biểu diễn cả hai vectơ z và ổ bằng các chuỗi số chấm động. 7
Ý kiến về việc khởi tạo lại quân thể đã được bàn đến Golbergs khám phá các thuộc tính của hệ thống: dùng kích thước quần thể nhỏ nhưng khởi tạo lại nĩ mỗi khi thuật giải di truyền hội tụ (và đĩ nhiên lưu những cá thể tốt nhất!). Xem hình 2 để biết được về chiến lược này (gọi là chọn theo chuỗi).
thủ tục Chọn hàng loạt
bắt đầu
| 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: