Bài toán tối ƣu có ràng buộc đƣợc phát biểu nhƣ sau:
g(x) Min
hi (x) 0,i = 1,n. (2.25)
Bằng phƣơng pháp hàm phạt ta đƣa bài toán về bài toán không có ràng buộc. n i x h r 1 2 ) ( . g(x)
Nhƣ vậy ta có thể sử dụng giải thuật di truyền để giải bài toán tối ƣu có ràng buộc. Ở đây cần phải chú ý đến hệ số phạt r.
2.6. KẾT LUẬN
Chƣơng này đã trình bày một cách tổng quan về mạng nơ ron, nơ ron nhân tạo, mạng hopfield bao gồm cấu trúc, phạm vi ứng dụng của mạng và ứng dụng mạng hopfield vào giải bài toán tối ƣu. Giới thiệu về giải thuật di truyền, giải thuật di truyền đơn giản, các cải tiến của giải thuật di truyền, giải thuật di truyền với bài toán tối ƣu.
CHƢƠNG III
MỘT SỐ THUẬT TOÁN GIẢI BÀI TOÁN
PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ TRONG HỆ THỐNG TÍNH TOÁN KHÔNG ĐỒNG NHẤT
Nội dụng của chƣơng tập trung nghiên cứu cách giải quyết vấn đề phân công nhiệm vụ trong hệ thống tính toán không đồng nhất. TSAP bao gồm việc chỉ định một chƣơng trình máy tính với một số nhiệm vụ cho các bộ vi xử lý thực hiện, với một tập các ràng buộc sao cho tối thiểu hóa một hàm chi phí có sẵn.
Để giải quyết vấn đề này, mỗi bộ vi xử lý xẽ đƣợc giới hạn một số các công việc mà nó có thể xử lý, đƣợc gọi là ràng buộc về mặt tài nguyên. Ứng dụng phƣơng pháp lai mạng Nơ ron Hopfield và giải thuật di truyền để giải quyết những ràng buộc của bài toán, kết hợp với mô phỏng, thực nghiệm để làm tăng tính thực tế, chất lƣợng của các giải pháp đã lựa chọn. Kiểm nghiệm hiệu quả của các thuật toán đã đƣợc đề xuất trên một vài hệ thống máy tính TSAP, sử dụng giải thuật di truyền (GA) với chức năng một hàm phạt và một GA sửa chữa tối ƣu phục vụ cho mục đích so sánh. Chúng tôi sẽ cho thấy rằng cả hai phƣơng pháp tiếp cận đều cho kết quả rất tốt cho việc giải quyết các bài toán TSAP.
Trong luận văn này, tôi xin giới thiệu 2 thuật toán lai khác nhau, sử dụng phƣơng pháp tiếp cận meta-heuristics để giải quyết vấn đề TSAP. Cả hai thuật toán đều dựa trên mạng Noron Hopfield nhị phân.