Cần lưu ý: việc gây đột biến có thểlàm cá thể ố t t hơn nhưng cũng có thểlàm cá thể
xấu hơn. Chính vì v y, phép đậ ột biến ít nhiều sẽtác động đến quá trình hình thành quần th sau cùng (l i giể ờ ải bài toán).
3.3 Các mô hình song song
Thuật toán di truy n là ề k ỹ thuật tìm kiếm mạnh được sử ụ d ng để ả gi i quyết các bài toán khó có nhiều luật ràng buộc. Tuy nhiên, thuật toán lại đòi hỏi nhiều năng lực
tính toán cũng như bộ nhớ ủ c a máy tính do phả ặi l p qua nhiều th h có ế ệ để được k t ế
quả ố t t. Ngoài ra, việc đánh giá tính thích nghi c a các cá thủ ể trong quần thể cũng
chiếm thời gian r t lấ ớn Chính vì v. ậy, hiện thực song song thuật toán di truyền sẽcó lợi vềhiệu năng và tính khả m (ở scalability).
Thuật toán di truyền song song[15][20][40] không chỉ là mở ộ r ng của thu t toán di ậ
truyền truyền thống mà còn là biểu hiện một lớp thuật toán mới b i khở ả năng tìm
kiếm trên các không gian l i giờ ải khác nhau bằng nhiều cách tìm kiếm khác nhau cùng lúc.
Nhiều cách tiếp c n, hiậ ện th c thu t toán di truy n song song ph thu c vào các y u ự ậ ề ụ ộ ế
t ốsau:
• Cách thức đánh giá thích nghi độ và phương pháp đột biến được áp d ng. ụ
• Đơn hay đa quần th con (nhóm cá th ). ể ể
• Đa quần thể được sử ụ d ng và cách thức các cá thể được trao đổi giữa các quần th . ể
• Cách thức ch n l c các cá th (c c b hay toàn c c) ọ ọ ể ụ ộ ụ
Phụ thu c vào cách m i yộ ỗ ếu tố trên được hi n thệ ực, nhiều phương pháp song song thuật toán di truyền khác nhau được đề xuất. Nhìn chung, các phương pháp này có thể phân lo thành 8 lại ớp[15] sau: