Hình trên mơ tả quá trình làm việc của hệ thống máy giặt Toshiba, có sự kết hợp giữa mạng Nơron và logic mờ. Mạng nơron điều chỉnh các thông số xuất ra từ hệ thống mờ đảm bảo thời gian và lượng nước được tối ưu.
2.3. Tối ưu hóa theo bày đàn
Thuật giải tối ưu theo bày đàn (particle swarm optimization: PSO) được giới thiệu vào năm 1995 hai nhà tâm lý học James Kenedy và kỹ sư máy tính và điện tử Russel C. Eberhart để mô phỏng cách cư xử tự nhiên của bày chim hay đàn cá trong việc tìm kiếm thức ăn. Hàm kiểm thử dùng là hàm f(x) = 2
2 2
1-100) (x -100) x
( + ,
mà có giá trị của hàm tối thiểu là 0 tại tọa độ đề các (100,100). Trong toán học, việc
này được gọi là hàm ba chiều như một đồ thị trên hệ tọa độ đề các ba chiều. Nhưng
trong tối ưu tập trung vào số chiều trong vector quyết định; khi đó có hai biến quyết
định là được tối ưu, do đó nó là vấn đề tối ưu hai chiều, nói theo cách khác, hàm
trên có hai biến quyết định, là x1, x2, được tối ưu mà kết quả của nó là vector x =(x1,
x2), làm tối thiểu hàm f(x).
Tối ưu hóa theo nhóm bày là một kỹ thuật tối ưu hóa ngẫu nhiên dựa trên một quần thể, phỏng theo hành vi của các bầy chim hay các đàn cá. Cũng giống như
GA, PSO tìm kiếm giải pháp tối ưu bằng việc cập nhật các thế hệ. Tuy nhiên, khơng giống như GA, PSO khơng có các thao tác tiến hóa như là lai ghép hay đột biến.
Năm 1987, quan sát quá trình chuyển động của các theo bày đàn (bày chim,
- Tách biệt: các phần tử trong bày đàn có xu huớng duy trì khoảng cách với hàng xóm của nó, khi hai con trong bày tiến lại gần nhau tới một khoảng cách nào
đó, chúng dần tách nhau (Hình. 2.9.a).
- Sắp hàng: các phần tử trong bày đàn luôn giữ hướng chung với các hàng xóm của nó, hướng chuyển động của một phần tử là trung bình các hướng chuyển
động của các hàng xóm (Hình. 2.9.b).
- Liên kết: các phần tử trong bày đàn ln duy trì vị trí tương đối với các hàng xóm trong bầy đàn, mỗi con trong bày đều cố gắng nằm ở vị trí trung bình của các hàng xóm của nó (Hình. 2.9.c).
(a) (b) (c)