R=Trong đó:
3.2.Thuật toán đề xuất
Bước 1: Khởi tạo
Khởi tạo quần thể QT gồm M (=Size) cá thể một cách ngẫu nhiên Tính các giá trị hàm mục tiêu Fi(x) với mỗi xQT.
Độ phù hợp của mỗi cá thể được tính bởi a1F1(x) + … + akFk(x)
trong đó các ai khởi tạo ngẫu nhiên sao cho: ai[0,1] và a1 + … + ak = 1. Thông thường việc gán các giá trị ai được cho trước bởi các chuyên gia, tuy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
nhiên để đảm bảo độ phù hợp nhất của mỗi cá thể ta lựa chọn ai tại mỗi bước lặp ai có giá trị lớn nhất. Và cá thể phù hợp nhất sẽ được giữ lại cho bước tiến hóa (ở đây là tư tưởng dùng tính mờ của độ phù hợp mỗi cá thể kết hợp với thuật toán di truyền tại mỗi bước lặp trong thuật toán di truyền. Bởi thực chất ra thuật toán di truyền cũng là giải thuật tốn xác xuất, vì thế ta dùng việc lựa chọn ai như trên để đánh giá và lựa chọn cá thể phù hợp nhất tại mỗi bước lặp). Bước 2: Tiến hóa
Trong quần thể QT, ta thực hiện:
2.1: Chọn ngẫu nhiên 2 cá thể cha mẹ. Lai ghép tạo ra 2 cá thể con mới. 2.2: Thực hiện đột biến (với xác suất đột biến là pm) một trong hai cá thể con vừa tạo ra.
2.3: Tính độ phù hợp của mỗi cá thể vừa tạo.
2.4: So sánh các cá thể cha mẹ với các con vừa tạo. Cá thể nào có độ phù hợp tốt hơn thì được đưa vào quần thể kế tiếp.
Bước 3: Nếu chưa thỏa mãn điều kiện dừng thì chuyển về B2. Bước 4: Đưa ra quần thể cuối cùng cho người dùng lựa chọn Tiêu chuẩn để so sánh 2 cá thể là
Cá thể x “tốt hơn” y nếu
a1F1(x) + … + akFk(x) < a1F1(y) + … + akFk(y)
trong đó các ai khởi tạo ngẫu nhiên sao cho a1 + … + ak = 1.