Nhƣ chúng ta đã biết, GA có hai dạng là GA nhị phân và GA liên tục. Cả hai thuật toán đều có cùng mô hình kết hợp di truyền và sự chọn lọc tự nhiên. Thuật toán thứ nhất
37
trình diễn các biến nhƣ một chuỗi nhị phân đƣợc mã hóa và làm việc với các chuỗi nhị phân để tối thiểu hóa chi phí, trong khi thuật toán thứ hai làm việc với chính các biến liên tục để tối thiểu hóa chi phí. GA đƣợc biết đến từ việc trình diễn các biến nhị phân, hay nói cách khác GA có nguồn gốc từ GA nhị phân.
Hình 3.4 cho thấy sự tƣơng tự giữa tiến hóa sinh học và một GA nhị phân. Cả hai đều bắt đầu với một dân số khởi tạo với các thành viên ngẫu nhiên. Mỗi một dòng của các số nhị phân trình diễn các đặc tính của một trong số con chó của dân số. Các đặc điểm kết hợp với tiếng sủa to của mỗi con chó đƣợc mã hóa trong các chuỗi nhị phân. Nếu chúng ta cố gắng để sinh sản ra những con chó có tiếng sủa to, thì chỉ có một số con chó sủa to nhất đƣợc giữ lại để sinh sản (trong trƣờng hợp này là bốn con). Có cách để xác định tiếng sủa to, chẳng hạn ghi âm lại tiếng sủa của chó và dung lƣợng âm thanh sẽ đƣợc đo. Những con chó với tiếng sủa to sẽ nhận đƣợc chi phí thấp. Từ việc sinh sản này, hai con sẽ đƣợc chọn ngẫu nhiên để sinh ra hai con chó con. Những con chó con này có xác suất tiếng sủa to bởi vì bố mẹ của chúng có các gen để tạo ra tiếng sủa to. Các chuỗi nhị phân mới của các con chứa các thành phần của các chuỗi nhị phân từ cả bố và mẹ. Những con chó con mới này sẽ thay thế hai con chó con bị loại bỏ do tiếng sủa không đủ to. Việc sinh sản đủ thêm các con chó con đƣa dân số trở lại kích thƣớc ban đầu của nó. Vòng lặp dựa trên tiến trình này dẫn tới một con chó với tiếng sủa rất to. Tiến trình tối ƣu hóa tự nhiên này có thể đƣợc áp dụng tốt cho các đối tƣợng vô tri, vô giác.
Mã nhị phân của mỗi con chó Những con chó sủa và đƣợc ghi âm Những con chó đƣợc chọn lọc để giao phối Những con mới đƣợc sinh ra và thay thế những con có hiệu quả thấp
Đột biến
38
