Chúng ta sẽ khảo sát điều kiện đơn giản nhất để dừng khi số thế hệ vượt quá một ngưỡng cho trước. Trong một số phiên bản về chương trình tiến hố khơng phải mọi cá thể đều tiến hố lại. Vài cá thể trong đó có khả năng vượt từ thế hệ này sang thế hệ khác mà khơng thay đổi gì cả. Trong những trường hợp như vậy, chúng ta đếm số lần lượng hàm. Nếu số lần lượng hàm vượt quá một hằng xác định trước thì dừng việc tìm kiếm.
Chúng ta nhận thấy, các điều kiện dừng ở trên giả thiết rằng người sử dụng đã biết đặc trưng của hàm, có ảnh hưởng như thế nào tới chiều dài tìm kiếm. Trong một số trường hợp khó có thể xác định số lượng thế hệ (hay lượng giá hàm) phải là bao nhiêu. Giải thuật có thể kết thúc khi cơ hội cho một cải thiện quan trọng chưa bắt đầu.
Có hai loại điều kiện dừng cơ bản. Các điều kiện này dùng các đặc trưng tìm kiếm để quyết định ngừng quá trình tìm kiếm .
Dựa trên cấu trúc nhiễm sắc thể: do sự hội tụ của quần thể bằng cách kiểm soát số alen được hội tụ, ở đây alen được coi như hội tụ nếu một số phần trăm quần thể đã định trước có cùng (hoặc tương đương đối với các biểu diễn không nhị phân) giá trị trong alen này. Nếu số alen hội tụ vượt quá số phần trăm nào đó của tổng số alen, việc tìm kiếm sẽ kết thúc.
Dựa trên ý nghĩa đặc biệt của một nhiễm sắc thể: đo tiến bộ của giải thuật trong một số thế hệ cho trước. Nếu tiến bộ này nhỏ hơn một hằng số xác định, kết thúc tìm kiếm.
7.4 Các lĩnh vực nghiên cứu cơ bản hệ chuyên giaCÁC HỆ THỐNG THÔNG MINH LAI CÁC HỆ THỐNG THƠNG MINH LAI
Mỗi một hệ thống thơng minh có những ưu điểm và hạn chế riêng của nó. Chúng ta có rhẻ nhìn nhận các hệ thống kết hợp nhiều phương pháp trí tuệ hiện đại theo các nhóm như sau:
Hệ thống Nơ ron -Mơ
Các hệ thống nơ ron mờ là sự kết hợp của hai phương pháp mờ và nơ ron. Trong mạng nơ ron: một số lớp được chọn làm chức năng của hàm thuộc. Chức năng đó kết hợp khả năng phân lớp đối tương của hai công cụ. Sản phẩm được xayy dựng có thể là phần cứng và phần mềm
Việc kết hợp (hay lai) này xuất phát từ ưu điểm của mạng nơ ron là thơng minh hố trên các phần tư, còn logic mờ làm nhiệm vụ khái quát, suy diễn.
Hệ thống Nơ ron – Giải thuật di truyền
Như ta biết mạng nơ ron có khả năng cao trong xử lý song somg, phi tuyến và có khả năng giải nhiều bài toán tối ưu cục bộ. Để giải các bài tốn tối ưu tồn cục, người ta thường dùng giải thuật di truyền để tối ưu tồn cục sau đó dùng mạng nơ ron nhân tạo để tói ưu mịn (cục bộ). Giải pháp này mang lại hiệu quả cao, hoàn thiện hơn. Tuy nhiên, giá phải trả là tăng độ phức tạp
Các hệ thống lai khác
Một sô phương pháp khác là kết hợp cả mạng nơ ron giải thuật di truyền và logic mờ. Về mặt khoa học, vấn đề đó mang tính khách quan. Trong thực tế độ phức tạp ngày càng cao.
Kết hợp phương pháp thống kê hiện đại (như phương pháp Bayes trong suy diễn mờ)
CÁC AGENT THƠNG MINH
Phần này thảo luận “agent thơng minh” là gì, nó có quan hệ với mơi trường như thế nào, nó được đánh giá như thế nào, và chúng ta có thể xây dựng nó như thế nào?