Chương 1 DểNG HÀNG CÁC MẠNG PROTEIN VÀ TỐI ƯU MỀM
1.2. Tối ưu mềm
1.2.3. Tớnh toỏn tiến húa và cỏc thuật toỏn memetic
1.2.3.1. Tớnh toỏn tiến húa
Thuật ngữ tớnh toỏn tiến húa ban đầu để chỉ cỏc phương phỏp tỡm lời giải nhờ đưa về sử dụng GA [Holland, 1975]. Ngày nay nú dựng để chỉ chung cho cỏc phương phỏp tối ưu dựa trờn quần thể, trong đú quần thể của thế hệ sau được xõy dựng dựa trờn thụng tin từ quần thể trước để tỡm lời giải. Cỏc thuật toỏn này thường được xõy dựng dựa trờn cỏc lược đồ metaheuristic, chẳng hạn như cỏc thuật toỏn tối ưu bầy đàn, đom đúm, dơi, v.v.
Chất lượng cỏc thuật toỏn metaheuristic được quyết định nhờ hai đặc tớnh định hướng quỏ trỡnh tiến húa: tớnh tăng cường và khỏm phỏ/đa dạng. Tớnh tăng cường thực hiện nhờ ưu tiờn tỡm kiếm từ thụng tin của cỏc cỏ thể cú hàm đỏnh giỏ tốt trong quần thể hiện thời cho tạo sinh quần thể kế tiếp. Tớnh khỏm phỏ/đa dạng nhằm tạo sinh ra cỏc lời giải tiềm năng mới nhờ mở rộng miền tỡm kiếm.
1.2.3.2. Cỏc thuật toỏn memetic
Memetic [Neri, 2011] là thuật toỏn tỡm kiếm dựa trờn quần thể, ban đầu ỏp dụng cho giải thuật di truyền và nay ứng dụng hiệu quả cho cỏc thuật toỏn khỏc.
Người ta nhận thấy cỏc thuật toỏn tỡm kiếm địa phương cú thể tỡm kiếm nhanh một lời giải đủ tốt (cú tớnh gần tối ưu địa phương) hơn cỏc thuật toỏn dựa trờn quần thể nờn khi ỏp dụng kỹ thật này cho cỏc cỏ thể nổi trội của quần thể trong mỗi bước lặp thỡ chất lượng lời giải được cải thiện đỏng kể.
Trong cỏc thuật toỏn memetic, chẳng hạn GA hoặc ACO, cuối mỗi vũng lặp t, người ta tỡm ra tập lời giải Ω(t) và tập thuật toỏn tỡm kiếm địa phương
𝒜(𝑡) để ỏp dụng cỏc thuật toỏn tỡm kiếm tăng cường một cỏch linh hoạt phự hợp với đặc điểm từng bài toỏn. Kết quả thực nghiệm cho thấy việc ỏp dụng tỡm kiếm địa phương đa dạng và linh hoạt ở mỗi bước lặp tựy theo cỏc ràng buộc và đặc điểm hàm mục tiờu cải thiện đỏng kể chất lượng thuật toỏn so với cỏc thuật toỏn sử dụng đơn điệu một thuật toỏn tỡm kiếm cho mọi bước lặp. Với ưu điểm đú, thời gian gần đõy, cú rất nhiều thuật toỏn mới được đề xuất để giải quyết cỏc bài toỏn NP khú núi chung và cỏc bài toỏn trong lĩnh vực tin sinh học núi riờng [Correa, Borguesan, Farfan, Inostroza-Ponta, & Dorn, 2018; Garbelini, Kashiwabara, & Sanches, 2018; Gong, Peng, Ma, & Huang, 2016].