Chiến lược tiến hóa là một phát triển của thuật tốn di truyền cổ điển cịn có tên gọi là phương pháp tính tốn tiến hóa.
Chiến lược tiến hóa (ES) được phát triển tại trường đại học Kỹ Thuật Berlin vào những năm 1960 và 1970 bởi Ingo Rechenberg (Rechenberg 1973). Hans Peter Schwefel (Schwefel 1981), giới thiệu sự lai ghép và những quần thể với nhiều hơn một cá thể, và cung cấp được sự so sánh của ESs với kỹ thuật tối ưu hóa truyền thống hơn.
Trong khoa học máy tính, chiến lược tiến hóa (ES) là một kỹ thuật tối ưu hóa dựa trên những ý tưởng của sự thích nghi và tiến hóa.
Chiến lược tiến hóa là một lớp con của việc tìm kiếm trực tiếp rất tự nhiên (và tối ưu), là những phương thức thuộc vào lớp của những thuật tốn tiến hóa (EAs). Nó sử dụng sự đột biến, sự lai ghép, và sự lựa chọn thích ứng tới một quần thể của những cá thể chứa những giải pháp được đề xuất theo trình tự để tiến hóa lặp lại tốt hơn và những giải pháp tốt hơn.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 31
Dữ liệu đặc trưng của từng cá thể là những tham số sẽ được tối ưu hóa trong một q trình tiến hóa cơ bản. Những tham số sẽ được sắp xếp trong những vector của những số thực, những thao tác cho sự lai ghép (tréo hóa) và đột biến được định nghĩa.
Các chiến lược tiến hố sớm nhất được dựa trên quần thể chỉ có một cá thể. Chỉ có một tốn tử di truyền được dùng trong tiến trình tiến hố. Nhưng, ý tưởng thú vị (khơng ccó trong GA) là biểu diễn cá thể bằng một cặp véctơ chấm động, nghĩa là, v=(x, ). Ở đây, vectơ x biểu diễn một điểm trong khơng gian tìm kiếm; là vectơ của các độ lệch chuẩn; đột biến được thực hiện bằng cách thay x bằng xt+1
= xt + N(0, )
Trong đó N(0, ) là vectơ Gauss ngẫu nhiên, độc lập có trung bình là 0 và độ lệch chuẩn . Con (cá thể được đột biến) được nhận làm thành viên của quần thể (nó thay cha – mẹ nó) nếu và chỉ nếu nó thích nghi hơn và tất cả các ràng buộc (nếu có) được thoả.
Thí dụ, nếu f là hàm mục tiêu không ràng buộc cần cực đại hoá, một con (xt+1, ) thay cha – mẹ của nó (xt, ) nếu và chỉ nếu f(xt+1) > f(xt). Nếu không, con sẽ bị loại và quần thể không đổi.
Vectơ của các độ lệch chuẩn vẫn khơng đổi trong tiến trình tiến hố. Nếu tất cả các thành phần của vectơ này đều giống nhau, nghĩa là = ( ,…, ), và bài toán tối ưu hoá là thường lệ, có thể chứng minh định lý hội tụ:
Tính chất của thuật tốn chiến lược tiến hóa.
Chiến lược tiến hóa khơng dựa vào sự mô phỏng chi tiết của những phương pháp được tìm thấy với sự tiến hóa tự nhiên. Mà có thể đã được kết luận bởi việc quan sát những thuật ngữ: tiến hóa và chiến lược.
Trong sự tiến hóa khơng có chiến lược.
Chiến lược tiến hóa đơn thuần tập chung vào dịch những cơ chế cơ bản của sự tiến hóa sinh học cho những vấn đề kỹ thuật tối ưu.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 32
Kỹ thuật chiến lược tiến hố.
Có 5 kỹ thuật chính như sau:
- Đưa ra những vector giá trị thực. - Lai ghép: riêng biệt hay trung bình. - Đột biến: Đột biến Gaussian.
- Lựa chọn cha mẹ: lựa chọn ngẫu nhiên và duy nhất. - Lựa chọn cá thể phát sinh ( , ) hoặc ( + ).