CHƯƠNG 3 : THUẬT TOÁN ĐỀ NGHỊ
3.3. Đánh giá giải thuật WOA
3.3.4. Phân tích độ hội tụ
Quan sát thấy rằng các cá thể tìm kiếm của giải thuật WOA có xu hướng mở rộng tìm kiếm đến các khu vực hứa hẹn của không gian thiết kế và khai thác khu vực tốt nhất. Các cá thể tìm kiếm thay đổi đột ngột trong giai đoạn đầu của quá trình tối ưu hóa và sau đó dần hội tụ. Hành vi này đảm bảo một thuật toán dựa trên quần thể dân số cuối cùng hội tụ tại một điểm trong khơng gian tìm kiếm. Đường cong hội tụ của WOA, PSO, GSA được so sánh ở hình 3.10 ở một vài vấn đề. Có thể thấy rằng, WOA đủ cạnh tranh so với các giải thuật meta-heuristic tiên tiến khác.
42
WOA có ba hành vi hội tụ khác nhau trong các bài kiểm tra. Đầu tiên, độ hội tụ của WOA có xu hướng tăng tốc khi các vòng lặp tăng. Điều này là do cơ chế thích nghi mà giúp nó tìm kiếm các khu vực hứa hẹn trong khơng gian tìm kiếm trong các vịng lặp đầu và nhanh chóng hội tụ đến điểm tối ưu sau khi trải qua gần một nửa số vòng lặp. Hành vi này hiển thị ở các hàm (F1, F3, F4, F9). Hành vi thứ hai là hội tụ đến điểm tối ưu chỉ trong bước lặp cuối cùng (F8, F21). Điều này là do sự thất bại của WOA trong việc tìm kiếm một giải pháp tốt cho việc khai thác trong các vòng lặp đầu khi tránh cực trị địa phương. Hành vi cuối cùng là hội tụ nhanh chóng từ các vịng lặp đầu (F14, F26, F27, và F28). Nhìn chung, WOA có tỉ lệ thành công cao trong việc giải quyết các vấn đề trên.
43