W , , và ij ij ij t W t W W 1 It Oj Wij f , , = i i j ij j ij t t it it t j t i i t ti j j t tI bO cIO dWI eOW a
Ở đây những nhiễm sắc thể được xây dựng với những thông số sau:at,bi,cti,dit và eij tương ứng là những gen của nó. Sự phù hợp của những nhiễm sắc thể được đo bằng chuẩn bình phương của những tín hiệu lỗi tại những nút thuộc lớp ngõ ra. Chuẩn càng nhỏ thì những nhiễm sắc thể càng tốt. Sau quá trình tiến hoá gen, GA xác định những giá trị tối ưu của các thông số. Vì những thông số
at,bi,cti,dit và eij điều khiển luật học, sự thích nghi của chúng xây dựng những
luật học mới. Hình 4.7 minh hoạ quá trình thích nghi của những luật học
Hình 3.17. Sự thích nghi luật học bằng cách dùng GA
GA cũng có thể được dùng để thích nghi những luật điều khiển trong những hệ
thống thích nghi tự chỉnh. Ví dụ xem xét một bộ điều khiển PID tự chỉnh. Ở đây, luật điều khiển có thể được diễn tả như sau:
t K e t K e tdt K de dt
u P I D
Với e(t) biểu thị lỗi(ngõ ra mong muốn-ngõ ra thực), u(t) là tín hiệu điều khiển
và Kp,KI,KD là những hệ số tỉ lệ, tích phân và vi phân. Việc tối ưu Kp,KI,KD đòi hỏi thoả mãn vài chuẩn, như tối thiểu lỗi bình phương tích phân
e t dt
ISE 2
GA có thể được dùng để xác định những luật điều khiển khác nhau bằng cách
lựa chọn ngẫu nhiên những véctơ khác nhau [Kp KI KD]T. Nói cách khác những véctơ này thể hiện cộng đồng. ISE được dùng như hàm phù hợp. Vì thế trong
mỗi chu kỳ tiến hoá (số lần lặp) sẽ chọn lựa những nhiễm sắc thể tốt hơn từ
cộng đồng bằng cách tối thiểu ISE. Sau mỗi khoảng thời gian cách nhau hữu
hạn (thường là vài phút),GA sẽ đề xuất luật điều khiển, được mô tả bởi véctơ
Hình 3.18.Cách thức làm việc của bộ điều khiển tự chỉnh PID dựa trên GA.
3.10.6.Hoạch định đường đi cho Robot
Hoạch định đường đi cho Robot là một bài toán tìm kiếm, trong đó robot phải
hoạch định đường đi từ vị trí bắt đầu đến vị trí cuối cùng. Robot phải di chuyển
mà không va phải bất kỳ vật cản nào trên đường đi(hình 4.9). Vì thế những vật
cản trong không gian làm việc của robot tác động như là những ràng buộc cho
bài toán hoạch định đường đi. Bài toán có thể được giải quyết bởi GA bằng
cách chọn hàm fitness phù hợp trong đó khoảng cách của những phần đường đi đến vật cản, chiều dài của đường đi và độ tuyến tính của đường đi là những
thông số cần tìm.
CHƯƠNG 4.