Vị để thử nghiệm với những cơng thức bổ sung Tất cả những thưởng

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 159 - 160)

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

vị để thử nghiệm với những cơng thức bổ sung Tất cả những thưởng

phạt được quan tâm đều thuộc dạng Pen(xj = ft), trong đĩ, ƒ là hàm lơgarít, tuyến tính hay bình phương. Một khả năng khác để thử nghiệm với Pen(xj = a+fx) với một hằng số œ nào đĩ. Như vậy, sẽ cung cấp một thưởng phạt tối thiểu cho bất kỳ một vectơ khơng khá

thi nào. Hơn nữa, thử nghiệm với các hàm thưởng phạt động cũng thú vị, ở đây các giá trị của các hàm tùy thuộc vào các tham số bổ

sung, như số thế hệ chẳng hạn. Cũng đáng để thử nghiệm với các

hàm thưởng phạt tự thích nghỉ. Sau cùng, xác suất, của các tốn tử

được áp dụng cĩ thể thích nghi (như trong các chiến lược tiến hĩa);

một số thử nghiệm khởi tạo cho thấy các kích thước quần thể thích

nghỉ cĩ thể cĩ một số thuận lợi (phần 4); vì thế, những ý kiến về các

hàm thưởng phạt thích nghỉ cũng đáng được quan tâm. Trong phiên

bản đơn giản nhất của nĩ, hệ số thưởng phạt cĩ thể là một phần của vectơ lời giải và trải qua tất cả những thay đổi di truyển (ngẫu nhiên) (trái với ý kiến về các hàm thưởng phạt động, ở đây hệ số thưởng phạt như thế bị thay đổi trên cơ sở thường quy là hàm của số thế hệ, chẳng hạn). `

Cũng cĩ thể thử nghiệm với nhiều lược đổ sửa chữa, gồm cĩ cả

những heuristic khác với tỉ lệ của lợi ích và trọng số. Cũng sẽ thú vị 317

,— - Phụ Lục 1: Các Chủ Đề Chọn Lọc Thuật Giải Di Truyện. [.:

khi kết hợp các phương pháp thưởng phạt với các giá trị sứa chừa:

những lời giải khơng khả thí của các thuật, giải Apli] cĩ thể được sửa chữa thành khả thi.

Trong loại bộ giải mà cần phải thử nghiệm với nhiều biếu diễn

(integer) khác nhau (như đã được thực hiện cho bài tốn người du

lịch trước): biểu diễn kể (lai với các cạnh thay đối, đột biến các phần của hành trình con, hay đột biến heuristic), hoặc biểu diễn đường

dẫn với các đột biến PMX, OX và CX, hay ngay cả đột biến tái kết

hợp cạnh). Cũng thú vị khi so sánh lợi ích của những biểu diễn này

và các tốn tử của bài tốn ba lơ 0/1 (như đã thực biện đối với bài

tốn người du lịch và lập thời khĩa biểu). Cũng hồn tồn cĩ khã năng là một đột biến mới nào đĩ cung cấp những kết quả tốt nhất.

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 159 - 160)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(177 trang)