Thuật Giải Di Truyền âm

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 149 - 150)

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

Thuật Giải Di Truyền âm

tìm kiếm hiện hành (nhất là, ngăn tăng trưởng cúa quần thể theo lũy thừa và khơng hạ thấp các chỉ phí mơ phỏng). Việc cúng cố các cá thể thích nghi cĩ thể dẫn đến việc phân phát con trong các quần thể phụ trợ. Do cĩ xác suất bằng nhau để mỗi cá thể trải qua tái kết hợp di truyền, nên số con mong đợi của mỗi cá thể tí lệ.với giá trị đời sống của nĩ (cho thời gian sống quyết định số thế hệ giữa cá thể trong quân thể). Vì thế các cá thể cĩ giá trị thích nghi trên trung bình sẽ được hưởng các giá trị thời gian sống cao hơn. Khi tính thời gian sống, một trạng thái tìm kiếm sẽ được quan tâm. Do đĩ ta dùng một số phép đo trạng thái tìm kiếm: AugEFit, MaxEit và MinFUt theo thứ tự biểu diễn các giá trị thích nghỉ trung bình, lớn nhất và nhỏ

nhất trong quản thế hiện tại, và AbsFiMax, AbsFttMin cho các giá

trị thích nghi lớn nhất và nhỏ nhất tìm được từ trước đến giờ. Cũng cần để ý rằng việc tính thời gian sống cẩn phải dễ thực hiện để

khơng phí phạm tài nguyên.

Khi đã ghi nhận tất cả những điều trên, nhiều chiến lược tính

thời gian sống đã được cài đặt và sử dụng cho các thứ nghiệm. Tham

số thời gian sống của cá thể thứ ¿ (li/etmefi]) cĩ thể xác định bằng

cách:

{1) Phân phối theo tỉ lệ

finess[l

AupgFit `

(2) Phân phối tuyến tính

(MinLT + nị MaxLT), fitness : độ thích nghỉ

fftnessli]—~ AbsPFitMin AbsPiiMax - AbsFutMin

(3) Phân phối song tuyến tính

fRinessi]— MinFit

AugFit - MinFi ˆ

fftnessl]— AugfFit

MaxFit - AugFit `

MinLT + 2n

MinLT + (AugFiH > đtness[i])

2(MinLT + MaxLT) + (AugFii < fiinesslf]

Một phần của tài liệu Lập trình tiến hóa trí tuệ nhân tạo (Trang 149 - 150)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(177 trang)