CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM MỜ
2.2. Các dạng của thuật toán tiến hóạ
2.2.1. Thuật toán lập trình tiến hóa
Được đề xuất bởi Lawrence J. Fogel trong những năm 1960, là chiến lược tối ưu hóa ngẫu nhiên. EP sau đó được phát triển thêm bởi David Fogel trong năm 1990.
Thuật toán lập trình tiến hóa EP khác thuật toán tiến hóa khác là không có lai ghép mà chỉ thực hiện phép lựa chọn và phép đột biến để sinh ra thế hệ quần thể mớị
EP tập trung vào sự phát triển của các hành vi và những mẫu không di truyền. EP có nguồn gốc từ mô phỏng các hành vi tiến hóa tương ứng. Do đó, EP như là một tiến hóa kiểu hình. Quá trình tiến hóa là quá trình tìm tập các hành vi tối ưu từ tập các hành vi quan sát được. Với thuật toán này, độ đo thích nghi đo hành vi lỗi của cá thể trong quần thể trong môi trường của cá thể đó.
Mục tiêu của thuật toán có thể là tìm giải pháp tối ưu hoặc tìm giải pháp nhanh nhất
Thuật giải EP
Gồm 4 bước (EP được lặp cho đến khi một vượt qua một ngưỡng cho trước hoặc thu được một giáp pháp thích hợp):
Bước 1: Khởi tạo quần thể.
Một quần thể được khởi tạo ngẫu nhiên, bao gồm không gian tìm kiếm của bài toán tối ưụ
Số lượng các cá thể trong quần thể phù hợp với tốc độ tối ưu hóa, nhưng không xác định được bao nhiêu cá thể là đủ và bao nhiêu cá thể là lãng phí.
Bước 2: Đột biến.
Các cá thể con được sinh ra bằng thực hiện phép đột biến ngẫu nhiên trên quần thể cha mẹ. Mức độ của đột biến được đánh giá dựa trên thay đổi chức năng so với cha mẹ.
Bước 3: Đánh giá.
Mỗi cá thể được đánh giá bằng tính giá trị hàm mục tiêu
Quá trình chọn lọc tự nhiên trong EP thường dựa trên độ đo thích nghị Cá thể được lựa chọn cho thế hệ tiếp theo dưa trên độ đo thích nghi tương đốị
Bước 4: Lựa chọn.
Mục tiêu lựa chọn cá thể từ cha mẹ và con cháu cho thế hệ saụ Thông thường, có sự đấu tranh ngẫu nhiên để xác định N cá thể được giữ lại cho thế hệ saụ EP thực hện phép lựa chọn và phép đột biến để sinh ra thế hệ quần thể mớị