Biến khơng hiệu quả vì cẩn những biểu thức phức tạp để kiếm số t

Một phần của tài liệu Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa (Trang 75)

M Chương 6: Xử Lý Ràng Buộc LAI SỐ HỌC

biến khơng hiệu quả vì cẩn những biểu thức phức tạp để kiếm số t

hàng hay cột tương ứng của phần tử được chọn. ẳ Tình trạng này cịn cĩ thể phức tạp hơn nếu ta cố sửa một: nhiễm sắc thể sau khi áp dụng tốn tử lai. Phá vỡ một vectơ tại một ‡ điểm ngẫu nhiên cĩ thể đưa đến việc một cặp nhiễm sắc thể vi phạm nhiều ràng buộc. Nếu ta cố hiệu chỉnh những lời giải này để thỏa tất 3 148

Tối Ưu Số 8.

cả các ràng buộc, chúng sẽ mất gần hết những tương đồng với cha mẹ. Hơn nữa, cách làm như vậy khơng rõ ràng chút nào: nếu một, veckơ u ở bên ngồi khơng gian tìm kiếm, “việc sửa đối” nĩ cũng khĩ như giải bài tốn gốc. Ngay cả khi thành cơng trong việc xây dựng một hệ thống dựa trên các thuật giải sửa chữa, thì hệ thống đĩ cũng khĩ mà tổng quát hĩa được.

Như vậy, biểu diễn vectơ nhị phân như trên khơng phải là cách thích hợp nhất để định nghĩa những tốn tử di truyền trong những bài tốn cĩ ràng buộc kiểu này.

7.1.8. Kết hợp trí thức của bài tốn để biểu diễn lời giải Liệu cĩ cách nào biểu điễn lời giải mà vẫn bảo tồn cấu trúc cơ bản của biểu diễn vectơ này khi thực hiện các phép di truyên khơng ? Ta tìn là được, nhưng cân kết hợp trị thức của bài tốn vào biếu điễn này.

"Trước tiên, chúng tơi mơ tả cách tạo một lời giải thỏa tất cả ràng buộc. Ta gọi thủ tục này là khởi tạo - nĩ sẽ là thành phần cơ bản của tốn tử đột biến khi ta bàn đến các tốn tử đi truyền của các cấu trúc - bai chiều. Nĩ tạo ra một ma trận cĩ tối đa & + n -1 phần tử khác 0, sao cho tất cả các ràng buộc được thỏa.

Một phần của tài liệu Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa (Trang 75)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(177 trang)