2.2.1. Giới thiệu
Khái niệm di truyền đã đƣợc biết tới từ những năm 50, trong thời kì này đã có một vài ứng dụng để giải các bài toán sinh học. Một số nhà sinh vật học cũng đã sử dụng máy tính để mô phỏng các hệ thống di truyền phục vụ công việc nghiên cứu của họ nhƣ: Barricelli năm 1957, Fraser năm 1960 – 1962, Martin và Cockerham năm 1960. Nhƣng trong những thời kì này, khái niệm “di truyền” chƣa đƣợc phát triển thành phƣơng pháp luận và chỉ đƣợc sử dụng để giải quyết các bài toán riêng rẽ xuất phát từ sinh học.
Ta có thể mô tả giải thuật nhƣ sau: “GA kinh điển sử dụng mã hoá nhị phân, mỗi cá thể đƣợc mã hoá là chuỗi nhị phân có độ dài cố định”.
* Cấu trúc của GA
Trong GA, các lời giải (cá thể, hay NST) đƣợc mã hoá bởi các chuỗi nhị phân. Một NST trong GA kinh điển có dạng nhƣ sau:
1 0 0 1 0 1 0 1 0 1
GA kinh điển đƣợc J.H.Holland giới thiệu để giải bài toán tối ƣu:
Max { f(x)/ x A}
Trong đó A là miền không gian n-chiều, f(x) > 0 với mọi x A. Cấu trúc của GA kinh điển nhƣ sau:
Procedure GA {
Khởi tạo P(t); Đánh giá P(t);
While (not (điều kiện dừng) ) do { t = t + 1; Chọn P(t+1) từ P(t); Thay đổi P(t) ; Đánh giá P(t) ; } }
Quá trình tiến hoá đƣợc diễn ra trong vòng lặp while, tại thế hệ thứ t, giải thuật duy trì một tập lời giải P(t) = { ,..., x }x1t tn . Mỗi lời giải xti sau đó sẽ đƣợc đánh giá độ thích nghi. Một tập lời giải mới đƣợc xây dựng bằng cách chọn lọc các cá thể có độ thích nghi cao hơn, ta đƣợc tập lời giải trung gian. Tiếp theo, một số cá thể trong tập lời giải này đƣợc biến đổi bằng phƣơng pháp lai ghép và đột biến để tạo thành tập lời giải mới cho thế hệ t+1. Quá trình trên lặp cho đến khi tìm đƣợc cá thể tốt nhất (lời giải tối ƣu) hay khi gặp điều kiện dừng của giải thuật [9].