Thuật toán di truyền là thuật toán tìm kiếm tổng thể ngẫu nhiên với cách thức dựa trên thuyết tiến hóa được giải thích trong tự nhiên. Thuật toán di truyền vận hành dựa trên số lượng phần tử (quần thể) áp dụng dựa trên sự tồn tại của giá trị phù hợp để tạo ra các phần tử mới ngày càng tốt hơn. Sau mỗi lần tính toán, số lượng các phần tử mới được tạo ra bởi lựa chọn các phần tử trong miền xác định để tạo ra các phần tử mới sử dụng quá trình giống như quá trình tiến hóa của tự nhiên. Quá trình này tạo nên sự tiến hóa của các phần tử trong quần thể, các phần tử này tốt hơn các phần tử ban đầu giống như sự thích nghi của các quần thể trong tự nhiên.
Thuật toán di truyền có các điểm khác biệt lớn so với các phương pháp truyền thống khác:
Thuật toán di truyền tìm song song các phần tử trong quần thể chứ không phải tìm từng phần tử.
Thuật toán di truyền không cần thông tin liên quan hoặc những thông tin trợ giúp. Thuật toán di truyền phụ thuộc vào hàm mục tiêu và mức giá trị phù hợp tương ứng sẽ ảnh hưởng đến các hướng tìm kiếm tiếp theo.
Thuật toán di truyền sử dụng quy luật chuyển tiếp có xác suất chứ không xác định trước.
Thuật toán di truyền thực hiện trên việc mã hóa các thông số chứ không phải giá trị của các thông số.
Trong một số bài toán mà không chỉ có một lời giải như đối với các bài toán tối ưu (Tối ưu Pareto) thì thuật toán di truyền sẽ cho ta một số lời giải tiềm năng về vấn đề đấy
Trong thuật toán di truyền các cá thể được mã hóa bởi các chuỗi, các nhiễm sắc thể và được viết bởi các ký tự. Thông thường hay sử dụng ký tự {0, 1}. Các biến được mã hóa trên nhiễm sắc thể:
Sau quá trình giải kết thúc thông qua giá trị hàm mục tiêu đạt được. Các nhiễm sắc thể thu được đại diện cho các phần tử có giá trị phù hợp với mục tiêu của hàm mục tiêu. Các nhiễm sắc thể sau đó được giải mã trở lại giá trị phản ánh giá trị đạt được.
Thuật toán di truyền gồm các bước: mã hóa thông số tạo thành các nhiễm sắc thể sau đó các nhiễm sắc thể được lai tạo để tạo ra đột biến. Quá trình tạo ra các giá trị đột biến và lưu giữ được đánh giá qua hàm mục tiêu.
Trong thuật toán di truyền có ba quy luật chính tham gia vào bước để tạo ra quần thể mới tối ưu so với quần thể cũ:
Quy luật lựa chọn: là quy luật lựa chọn các phần tử (gọi là phần tử bố mẹ) từ quần thể để làm cơ sở tạo quần thể tiếp theo.
Quy luật lai ghép: là sự kết hợp của các phần tử bố mẹ để tạo nên các phần tử con cho lần tính toán tiếp theo.
Quy luật đột biến là áp dụng sự thay đổi ngẫu nhiên từ phần tử bố mẹ thành phần tử con.
Hình 2.6 Sơ đồ thuật toán di truyền tìm thông số hệ số độ cứng và hệ số giảm chấn Đúng
Sai
Khởi tạo ngẫu nhiên quần thể bản đầu (ki, ci)
Tính toán giá trị RMS
Lựa chọn cá thể lai ghép
Lai ghép
Đột biến
Giá trị ki,ci tối ưu Tiêu chuẩn dừng: sai lệch
giữa RMS tốt nhất và RMS hiện tại
Các giá trị hệ số độ cứng và hệ số giảm chấn của đệm giường nằm được mã hóa thành nhiễm sắc thể. Quần thể ban đầu được khởi tạo gồm các cá thể là các nhiễm sắc thể của các giá trị hệ số độ cứng và hệ số giảm chấn. Các cá thể được tính toán sơ bộ và so sánh với quá trình trước dựa trên giá trị của hàm mục tiêu Fmin, giá trị ưu việt hơn sẽ được lựa chọn làm các cá thể để lai ghép. Quá trình lai ghép các cá thể lựa chọn sẽ tạo ra các thể mới. Các cá thể này lại được tiến hành tính toán và được so sánh với toàn bộ một giai đoạn để đánh giá và quyết định là cá thể đột biến tốt hay không, các cá thể đột biến tốt sẽ được giữ lại cho quá trình lai ghép tiếp theo. Quá trình được tiến hành lặp đi lặp lại cho đến khi quá trình tính toán đạt được các tiêu chuẩn dừng. Quá trình tính toán được miêu tả thực hiện theo như lưu đồ hình 2.6.
Hàm mục tiêu của thuật toán là chỉ tiêu giá trị RMS tổng hợp từ các vị trí gia tốc thành phần tác động vào người nằm:
, , , , , , , , , , , , , , ,
= (( ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ))
Giới hạn biên của các biến giá trị:
50 ≤ , , , , , , , ≤ 10000 10 ≤ , , , , , , , ≤ 2000
KẾT LUẬN CHƯƠNG II
Trên cơ sở phân tích các đặc tính cấu tạo và đặc điểm của xe khách giường nằm và hành khách kết hợp phương pháp năng lượng Chương II đã tiến hành thiết lập và xây dựng thành công hệ phương trình vi phân mô tả dao động không gian của xe khách giường nằm và phương trình vi phân mô tả dao động giường nằm. Hệ phương trình vi phân mô tả dao động xe khách giường nằm sẽ làm cơ sở để xác định tín hiệu tác động đầu vào trong mô hình khảo sát dao động giường nằm.
Xây dựng mô hình toán học miêu tả biên dạng mặt đường ngẫu nhiên theo các cấp đường khác nhau được miêu tả theo tiêu chuẩn ISO 8608. Mô hình toán học xây dựng sẽ được phục vụ cho quá trình tính toán khảo sát các mô hình dao động trong các điều kiện biên dạng mặt đường và điều kiện vận hành khác nhau.
Xây dựng sơ đồ áp dụng thuật toán di truyền trong tính toán để tìm ra các thông số tối ưu: hệ số độ cứng và hệ số giảm chấn của giường nằm trong các điều kiện vận hành xác định.
CHƯƠNG III. KHẢO SÁT DAO ĐỘNG XE KHÁCH GIƯỜNG NẰM ĐƯỢC SẢN XUẤT VÀ LẮP RÁP TẠI VIỆT NAM
Dựa trên hệ các phương trình vi phân đã được mô tả ở chương 2 lựa chọn phương pháp giải là phương pháp số để tiến hành mô phỏng. Hiện nay có một số phần mềm khá nổi tiếng và phổ biến trong việc giải các bài toán về cơ hệ: Labview, Matlab… Trong quá trình nghiên cứu của mình luận án đã sử dụng phần mềm Matlab 2018 với ứng dụng Simulink để tính toán khảo sát. Các thông số đầu vào gồm các bộ số liệu: Thông số biên dạng mặt đường ở các chế độ khảo sát, thông số kết cấu của xe, thông số kết cấu của giường nằm, thông số người nằm. Các thông số này được nhập vào mô hình tính toán dưới dạng m file.
Thông số đầu ra dùng để đánh giá mô hình được sử dụng là giá trị gia tốc tại các vị trí tiếp xúc giữa người nằm và giường nằm T0, T2, T3. Các giá trị gia tốc theo hai phương OX, OZ. Các giá trị gia tốc sau khi trích xuất sẽ được xử lý theo chỉ số RMS và đánh giá theo ISO 2631-1 (1997).
= 1 ( )