3 Các giải thuật tìm đường
3.2 Các thuật toán tìm đường nâng cao
3.2.1.2 Giải thuật di truyền đơn giản
Chuỗi các giải pháp cho vấn đề tối ưu tạo nên vùng tìm kiếm.Vấn đề này bao gồm việc tìm ra giải pháp phù hợp nhất trong tổng số các giải pháp khả thi. Khi vùng tìm kiếm mở rộng, chúng ta cần một kỹ thuật đặc thù để tìm ra giải pháp tối ưu. GA cung cấp một phương pháp cho vấn đề này. Thực tế, cơ chế hoạt động của chúng khá tương tự nhau, thích nghi từ cơ chế di truyền đơn giản tới cơ chế giải thuật. GA xử lý các nhóm giải pháp. Mỗi giải pháp được đại diện bởi một bộ nhiễm sắc thể.
Mã hóa tất cả các giải pháp khả thi thành bộ nhiễm sắc thể là công đoạn đầu tiên, nhưng chưa chắc là cách nhanh nhất trong một GA. Bộ toán tử sinh sản cũng cần
3.2. Các thuật toán tìm đường nâng cao 20
được xác định. Các toán tử sinh sản được ứng dụng trực tiếp trên các nhiễm sắc thể, và được sử dụng để thực hiện quá trình chọn lọc cha mẹ, bằng việc sử dụng chức năng phù hợp (thường là phù hợp nhất với khả năng xả ra cao), tái tổ hợp (lai ghép), đột biến và thông qua các giải pháp của vấn đề.
GA bắt đầu bằng cách tạo ra một quần thể nhiễm sắc thể ban đầu được tạo ra một cách ngẫu nhiên để đảm bảo sự đa dạng di truyền. Sau đó, GA qua một quá trình lặp đi lặp lại tạo ra các thế hệ tiếp theo. Mỗi lần lặp bao gồm đánh giá hàm mục tiêu, lựa chọn, lai ghép, đột biến, đánh giá mới của thế hệ con, và cuối cùng thay thế trong quần thể. Tiêu chí dừng của quá trình có thể là số lần lặp lại (gọi là thế hệ), hoặc sự hội tụ của các nhiễm sắc thể tốt nhất đối với các giải pháp tối ưu. Giải thuật di truyền gồm các bước sau:
• Biểu diễn giải pháp: Đây là một trong những công việc quan trọng trong thiết kế giải thuật di truyền, quyết định việc áp dụng các toán tử tiến hoá. Một trong những biểu diễn truyền thống của GA là biểu diễn nhị phân. Với phép biểu diễn này, giải pháp cho một bài toán được biểu diễn như là một vector bit, còn gọi là nhiễm sắc thể. Mỗi nhiễm sắc thể bao gồm nhiều gen, trong đó một gen đại diện cho một tham số thành phần của giải pháp.
• Lựa chọn: Việc lựa chọn các cá thể được thực hiện khi cần một số cá thể để thực hiện sinh sản ra thế hệ sau. Mỗi cá thể có một giá trị thích nghi (fitness). Giá trị này được dùng để quyết định xem lựa chọn cá thể nào.
• Lai ghép: Toán tử lai ghép được áp dụng nhằm sinh ra các cá thể con mới từ các cá thể cha mẹ, thừa hưởng các đặc tính tốt từ cha mẹ. Trong ngữ cảnh tìm kiếm thì toán tử lai ghép thực hiện tìm kiếm xung quanh khu vực của các giải pháp biểu diễn bởi các cá thể cha mẹ.