MB “Chương 8: Bài Tốn Người Du Lịch

Một phần của tài liệu Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa (Trang 111)

- Hàm #É)= czsinGx Te)+1)

MB “Chương 8: Bài Tốn Người Du Lịch

Bước thứ hai cúa thuật giải sứa chữa chỉ nên áp dụng cho con thứ hai. Trong thời kỳ này, thuật giải cắt và nối các hành trình con

để cho ra một hành trình hợp lệ. Giai đoạn cắt và nối xét đến các

cạnh đang cĩ trong các cha-mẹ gốc. Thí dụ, cạnh (2 4) được chọn đến nối hai hành trình con này, vì cạnh này hiện diện trong một cha-me. Như vậy, hành trình trọn vẹn (con thứ hai hợp lệ) là:

(165724389).

Tốn tử thứ hai được Homaifar và Guan sử dụng bổ sung cho

phép lai MX là đảo heuristic. Tốn tử đảo thứ tự các thành phế giữa

hai điểm cắt (như đão đơn giản đã thực hiện ~ ta đã bàn về điều này trong phần trước của chương 8). Nếu khoảng cách giữa hai điểm cắt

lớn (đáo thứ tự cao), tốn tử khai thác các nối kết giữa các đường

dẫn “tốt, ngược lại (đảo thứ tự thấp), tốn tử sẽ thực hiện tìm kiếm cục bộ. Tuy vậy, cĩ hai điểm khác biệt giữa các tốn tử cổ điển và các tốn tử đảo được đề nghị. Điều khác biệt thứ nhất là đứa con kết quá chỉ được chấp nhận nếu hành trình mới tốt hơn hành trình gốc.

Khác biệt thứ hai là thủ tục đảo chọn chỉ một thành phố trong một

hành trình và kiểm sốt sự cải thiện cho những lần đảo của thứ tự 2 (thấp nhất cĩ thể). Đảo thứ nhất đưa đến cải thiện được chấp nhận và thủ tục đảo chấm dứt. Ngược lại, sẽ xét đến trong thứ tự 3, và cứ

thế.

Các kết quả được báo cáo thực nghiệm cho thấy rằng chương

trình tiến hĩa với các tốn tử MX 2-điểm và các tốn tử đảo thực hiện thành cơng trên những bài tốn TSP cĩ từ 30 — 100 thành phố Trong thử nghiệm gần đây nhất, kết quả của thuật giải này đối với

bài tốn 320 thành phố chỉ khác với lời giải tối ưu 0.6%.

Trong chương này ta khơng cung cấp các kết quả chính xác của

nhiều thực nghiệm đối với các cấu trúc đữ liệu và các tốn tử 'đi truyền" khác nhau, mà đã thực hiện một tổng quan về nhiều nỗ lực

trong việc xây dựng chương trình tiến hĩa thành cơng cho bài tốn 220

Tối Ưu Tổ Hợp mm

TSP. Một trong những lý do là hầu hết các kết quả thực hiện được nĩi đến tùy thuộc nặng nể vào nhiều chỉ tiết (kích thước quân thể, số

thế hệ, kích thước bài tốn, vv...). Thêm nữa, liên hệ đến kích thước

tương đối nhỏ của TSP ( trên 100 thành phối.

Tuy nhiên, phần lớn chương này so sánh phương pháp được để

nghị với những phương pháp khác, Hai họ các trường hợp thử nghiệm đã được dùng cho những so sánh này:

© Chọn lựa ngẫu nhiên các thành phố. Ở đây, một cơng thức thực nghiệm đối với chiêu dài mong đợi L của một hành

trình TSP tối thiểu là cĩ ích:

t*=kvn.R

trong đĩ, ø là sế thành phố, # là điện tích của hộp vuơng

mà các thành phố được đặt ngẫu nhiên trong đĩ, cịn # là

hằng số thực nghiệm xấp xỉ 0.765,

» Sưu tập về các thành phố đã được xuất bản (một phần cĩ

những lời giải tối ưu), ftp.softlib.rice.edu, đirectory/pub/taplib. Cĩ hai tập tin tsaplib.sh và tsplib.tar, lần lượt cĩ độ lớn là 6Mb và 2 Mb.

Một phần của tài liệu Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa (Trang 111)