6.3.2. Thủ tục xây dựng lời giải của kiến và cập nhật mùi
Mỗi kiến sẽ xuất phát ở đỉnh và kết thúc tại đỉnh để xây dựng một cặp tham số và γ theo quá trình sau. Nếu bước thứ kiến lựa chọn đỉnh ở hàng trên tức là bit thứ chọn giá trị 0, còn nếu kiến lựa chọn đỉnh hàng dưới tức là bit thứ chọn giá trị 1. Kiến ở bước thứ sẽ lựa chọn đỉnh tiếp theo có giá trị nhãn là theo xác suất:
Sau khi kiến xây dựng xong lời giải là một dãy nhị phân gồm 51 bit. Ta tiến hành giải mã xác định và . Tiếp theo gọi SVM sử dụng tham số và với giá trị
vừa tìm được. Hiệu quả của dự đốn sẽ đánh giá độ tốt của lời giải do kiến xây dựng. Lời giải của kiến tốt nhất sẽ được dùng để cập nhật mùi theo SMMAS như sau:
{
(6.6) Hiệu quả của thuật toán này được so sánh với các thuật toán di truyền và phương pháp lưới bằng thực nghiệm.
6.4. Kết quả thực nghiệm
Luận án thực nghiệm trên tập dữ liệu bao gồm 310 CRM đã biết hoạt động điều tiết lấy từ cơ sở dữ liệu (REDFly, [39]). Đối với mỗi dữ liệu, tính chính xác của dự báo được đo dựa trên tỷ lệ dự đoán đúng.
Thực nghiệm chạy cho cả ba phương pháp: Zinzen, GASVM và ACOSVM trên cùng một máy và cùng dùng gói phần mềm dựa trên ngơn ngữ R cho SVM. Các thuật toán GASVM và ACOSVM được chạy 10 lần để lấy kết quả trung bình của 10 lần chạy cho so sánh, phần mềm dự đoán theo phương pháp Zinzen lấy ở [78]. Kết quả thực nghiệm cho ở bảng 6.1 và thể hiện trực quan qua biểu đồ ở hình 6.9.
Bảng 6.1: Kết quả thực nghiệm so sánh 3 phương pháp
Dữ liệu Grid Search GA ACO
Meso 65.23 71.04 70.9
SM 70.67 74.51 74.5
VM 67.11 80.02 80.2
Meso_SM 81.75 81.91 82.9