Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

Embed Size (px)

Citation preview

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    1/17

    Hà Nội, 2016

    GIAI THUÂT DI TRUYÊN LIÊN TC

    Ngưi son: TS Đ Văn Tuâ n

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    2/17

    1. Giơi thiu

    2/23

    Giải thuật di truyền liên tc (CGA) để giải các bài toán tối ưu giá

    trị thực trong không gian R n và không có các ràng buộc đặc biệt.

    Một cách tổng quát, bài toán tối ưu số thực  có thể xem là một

    cặp (, ). Trong đ:

      ⊆

      : → là một hàm n biến

    Bài ton đặt ra là tm (, … , ) ∈  sao cho () đt gi trị cựctiểu trên S. Ngh a là: ∀ ∈  th   ≥ (x). Trong trư ng h  p

    này, hàm f  c thể là hàm không liên tc nhưng cn bị chặn trên S.

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    3/17

    3/23

    Trong GA liên tc, môi c thể đư c biểu diên bng một vec tơ số

    thực   = , … ,   ,  ∈ .   Vậy,   một   qun   thể kch   thư c

     tương ng v i   vec tơ số thực thuộc  . Như vậy, ta dng

    một ma trận thực câ p m×n để biểu diên một qun thể.

    2. M ha

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    4/17

    3. Ton t chn lc

    4/23

    CGA vn s dng cc phe p ton chn cơ bản:

    -   Bnh xe Roulette

    -   Chn lc xếp hng

    -   Chn lc cnh tranh.

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    5/17

    4. Ton t lai ghep

    5/23

     Ngoài cc phương ph p lai ghe p:

    - Lai ghép 1 điểm

    - Lai ghép nhiều điểm

    - Lai ghép mặt n.

    CGA cn s dng một số phe p lai ghe p khc. Giả s cặ p NST

    cha m đư c chn để lai ghe p:

      = (1, … , ) và = ( 1, … , ).

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    6/17

    Lai ghep 1 đim

    6/23

    Chn ngu nhiên một vị trí k  v i 1 k   m (m là độ dài ca nhiêm

    săc thể), rồi sinh ra hai cá thể con theo công thc:

     ’ = (1, … , , + 1 , … , )

    ’ = (1, … , , + 1 , … , )

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    7/17

    Lai ghep đa đim

    7/23

    Chn ngu  nhiên    điểm   1, … ,   (1 ≤ 1   < … < < ),

    lai ghép đa điểm to ra cặp con  (′, ′) bng cách đnh số các

    đon [jt, jt+1] từ 0 trở đi, sau đ:

      x'i lây bng xi ti những đon có số hiệu chẵn và bng yi ti

    những đon có số hiệu lẻ.

      y'i   lây bng  xi   ti những đon  có  số hiệu lẻ  và  bng  yi   ti

    những đon có số hiệu chẵn.

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    8/17

    Lai ghep kiu mt n

    8/23

    Trong lai ghép mặt n, ta chn ngu nhiên  vị trí 1 < i1 < i2 < ...< ik  < m. Các cá thể con X', Y' đưc lập như sau:

    },...,{

    },...,{'

    1

    1

    k i

    k i

    i iii y

    iii x x

    },...,{

    },...,{'

    1

    1

    k i

    k i

    i iii x

    iii y y

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    9/17

    Lai ghep sô hc

    9/23

    Chọn một số thực a (0

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    10/17

    Lai ghep Heuristic

    10/23

    Giả s vi cặp bố m  (X, Y) đã chn, trong đ cá thể X có độ

    thích nghi (giá trị hàm mc tiêu) tốt hơn cá thể Y thì toán t này

    to một con duy nhât ′ từ cặp (X, Y) theo công thc:

    x'i = ×(xi - yi) + xi

    Vi 0 <  < 1

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    11/17

    Lai ghep BLX-  

    11/23

    Ký hiệu cặp nhiêm săc thể đã chn lai ghép là:

      X = (x1, ... , xk  , xk+1 , ... , xn )

      Y = (y1, ... , yk  , yk+1 , ... , yn )

    Đặt:

    I = max(xi , yi ) - min(xi , yi ) vi i=1,…,n

    Khi đ,  thành phn th i ca cá thể con to ra là một số ngu

    nhiên chn trong khoảng:

    [min(xi , yi ) –  I* , max(xi , yi ) + I* ]

    Toán t BLX- đưc th nghiệm và chng minh tính hiệu quả

    ca nó, giá trị 

     tốt nhât là 0.5.

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    12/17

    5. Ton t đt biê n

    12/23

    Ton t đột biến trong CGA c sự đa dng hơn so v i GA nhị

     phân. CGA c 3 dng đột biến cơ bản:

     Đột biến đều

     Đột biến biên

     Đột biến không đều

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    13/17

    Đt biê n đu

    13/23

    Vi một GEN i đưc chn ngu nhiên để đột biến từ cá thểX = (x1 , x2, ... , x N)

    Thành phn xi đưc thay thế bởi một số ngu nhiên trong khoảng

    xác định [li, ui] ca xi

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    14/17

    Đt biê n biên

    14/23

    Giả s xk  ca NST X đư c chn để đột biến. Khi đ, xk  đư c

    thay bng: lk  hoặc uk . Trong đ Dk =[lk ,uk ] là miền dữ liệu ca xk .

    Trong  những  bài toán mà biên  ca các biến  không   ln và  giải pháp cn tìm nm gn biên thì phép đột biến này tỏ ra rât hữu ích.

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    15/17

    Đt biê n không đu

    15/23

    Giả s tmax là một số cực đi định ngha trưc, thành phn xi đưc

    thay thế bởi một trong 2 giá trị tính theo các công thc sau :x’i = xi +  (t, bi –  xi) x”i = xi -  (t, xi –  ai)

    Việc chn x’ hay x’’ tuỳ theo giá trị ngu nhiên khởi to vi xác

    suât 1/2.   Biến ngu  nhiên   (t, x) xác  định một bưc đột biến

    trong khoảng [0, x] theo công thc sau:

    Trong đ,   thưng là số ngu nhiên phân bố đều trong khoảngđơn vị. Tham số   xác định ảnh hưởng ca ln to sinh th t trên

     phân bố ca đột biến trong miền [0, x] .

     

     )1(

    max)1.(),(   t t 

     x xt 

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    16/17

    6. Bi tp 1

    16/23

    Xây dựng chương trnh giải thuật di truyền CGA để tm cực tiểu

    ca hàm:

    Trong đ  n = 30; xi   [-500, 500] , i = 1, 2, …, n

    n

    iii   x x x f   11   )|)|sin(()(

  • 8/17/2019 Chuong 4. Giai thuat di truyen lien tuc.pdf

    17/17

    7. Bi tp 2

    17/23

    Xây dựng chương trnh giải thuật di truyền CGA để tm cực tiểu

    ca hàm:

    Trong đ  n = 30; xi   [-10, 10] , i = 1, 2, …, n.

    n

    i

    ii   x x x f  1

    2

    2   )10)2cos(10()(