Báo Cáo Thuật giải di truyền và ứng dụng

THUẬT GIẢI DI TRUYỀN VÀ ỨNG DỤNG
GENETIC ALGORITHM AND ITS APPLICATION

SVTH: NGUYỄN THỊ THÚY HOÀI
Lớp: 04CCT01, Trường Đại Học Sư Phạm.
GVHD: PGS.TSKH TRẦN QUỐC CHIẾN
Khoa Tin học, Trường Đại Học Sư Phạm.

TÓM TẮT
Thuật giải di truyền (Genetic Algorithm_GA) là kỹ thuật chung giúp giải quyết vấn đề-bài toán
bằng cách mô phỏng sự tiến hóa của con người hay của sinh vật nói chung (dựa trên thuyết
tiến hóa muôn loài của Darwin) trong điều kiện qui định sẵn của môi trường. GA là một thuật
giải và mục tiêu của GA không nhằm đưa ra lời giải chính xác tối ưu mà là đưa ra lời giải
tương đối tối ưu.
ABSTRACT
Genetic Algorithm (GA) is one of search techniques in popular. The basic concept of GA is
designed to simulate processes in natural system necessary for evolution, specifically those
that follow the principles first laid down by Charles Darwin of survival of the fittest.
1. Mở đầu
1.1. Lý do chọn đề tài
Trong ngành khoa học máy tính, tìm kiếm lời giải tối ưu cho các bài toán là vấn đề
được các nhà khoa học máy tính đặc biệt rất quan tâm.
Mục đích chính của các thuật toán tìm kiếm lời giải là tìm ra lời giải tối ưu nhất cho bài
toán trong thời gian nhỏ nhất. Các thuật toán như tìm kiếm không có thông tin / vét cạn ( tìm
kiếm trên danh sách, trên cây hoặc đồ thị ) sử dụng phương pháp đơn giản nhất và trực quan
nhất hoặc các thuật toán tìm kiếm có thông tin sử dụng heurictics để áp dụng các tri thức về
cấu trúc của không gian tìm kiếm nhằm giảm thời gian cần thiết cho việc tìm kiếm được sử
dụng nhiều nhưng chỉ với không gian tìm kiếm nhỏ và không hiệu quả khi tìm kiếm trong
không gian tìm kiếm lớn.
Tuy nhiên, trong thực tiễn có rất nhiều bài toán tối ưu với không gian tìm kiếm rất lớn
cần phải giải quyết. Vì vậy, việc đòi hỏi thuật giải chất lượng cao và sử dụng kỹ thuật trí tuệ
nhân tạo đặc biệt rất cần thiết khi giải quyết các bài toán có không gian tìm kiếm lớn. Thuật
giải di truyền (genetic algorithm) là một trong những kỹ thuật tìm kiếm lời giải tối ưu đã đáp
ứng được yêu cầu của nhiều bài toán và ứng dụng.
Hiện nay, thuật toán di truyền cùng với logic mờ được ứng dụng rất rộng rãi trong các
lĩnh vực phức tạp. Thuật toán di truyền kết hợp với logic mờ chứng tỏ được hiệu quả của nó
trong các vấn đề khó có thể giải quyết bằng các phương pháp thông thường hay các phương
pháp cổ điển, nhất là trong các bài toán cần có sự lượng giá, đánh giá sự tối ưu của kết quả thu
được. Chính vì vậy, thuật giải di truyền đã trở thành đề tài nghiên cứu thú vị và đem đến nhiều
ứng dụng trong thực tiễn.
Ngày nay, GA được ứng dụng khá nhiều trong các lĩnh vực như khoa học, kinh doanh
và giải trí. Đầu tiên phải kể đến là các bài toán tối ưu bao gồm tối ưu số và tối ưu tổ hợp đã sử
dụng GA để tìm lời giải như là bài toán người du lịch (Travelling Salesman Problems - TSP).
Ứng dụng kế tiếp của GA là thiết kế và điều kiển robo. Hầu hết các nước có ngành CNTT phát
triển đã và đang rất quan tâm đến lĩnh vực thiết kế robo nhằm giúp con người tiết kiệm sức lao
động và giải phóng con người thoát khỏi các công việc nguy hiểm, đặc biệt hiện nay cuộc thi
“Robocon” Châu Á_ Thái Bình Dương được các nước trong khu vực rất quan tâm. Ngoài phần
cơ, để robo có thể tiến hành các hoạt động đơn giản nhất như đi, đứng thì robo cần phải
trang bị chương trình được lập trình dựa trên các thuật toán và ngôn ngữ thích hợp. Nhờ vào
lịch trình được cài đặt cùng với một trí tuệ nhân tạo , robo có thể định hướng thực hiện các
hoạt động như con người. Tuy nhiên, việc tìm kiếm lời giải tốt nhất cho các hành động của
robo không phải là đơn giản. Theo các nhà khoa học máy tính, thuật giải di truyền là một trong
những thuật toán tối ưu giúp robo vạch lộ trình khi di chuyển. Với lý do trên, em chọn đề tài:
“Thuật giải di truyền và ứng dụng”.
1.2. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: thuật giải di truyền và các ứng dụng
1.3. Giải pháp công nghệ
Ngôn ngữ Java
MyEclipse
2. Nội dung
2.1. Cơ sở lý thuyết
Thuật toán di truyền gồm có bốn quy luật cơ bản là lai ghép, đột biến, sinh sản và chọn
lọc tự nhiên như sau:
Quá trình lai ghép (phép lai)
Quá trình này diễn ra bằng cách ghép một hay nhiều đoạn gen từ hai nhiễm sắc thể
cha-mẹ để hình thành nhiễm sắc thể mới mang đặc tính của cả cha lẫn mẹ. Phép lai này có thể
mô tả như sau:
Chọn ngẫu nhiên hai hay nhiều cá thể trong quần thể. Giả sử chuỗi nhiễm sắc thể của
cha và mẹ đều có chiều dài là m.
Tìm điểm lai bằng cách tạo ngẫu nhiên một con số từ 1 đến m-1. Như vậy, điểm lai này
sẽ chia hai chuỗi nhiễm sắc thể cha-mẹ thành hai nhóm nhiễm sắc thể con là m1 và m2. Hai
chuỗi nhiễm sắc thể con lúc này sẽ là m11+m22 và m21+m12.
Đưa hai chuỗi nhiễm sắc thể con vào quần thể để tiếp tục tham gia quá trình tiến hóa
Quá trình đột biến (phép đột biến)
Quá trình tiến hóa được gọi là quá trình đột biến khi một hoặc một số tính trạng của
con không được thừa hưởng từ hai chuỗi nhiễm sắc thể cha-mẹ. Phép đột biến xảy ra với xác
suất thấp hơn rất nhiều lần so với xác suất xảy ra phép lai. Phép đột biến có thể mô tả như sau:
Chọn ngẫu nhiên một số k từ khoảng 1 ≥ k ≥ m
Thay đổi giá trị của gen thứ k
Đưa nhiễm sắc thể con vào quần thể để tham gia quá trình tiến hóa tiếp theo
Quá trình sinh sản và chọn lọc (phép tái sinh và phép chọn)
Phép tái sinh: là quá trình các cá thể được sao chép dựa trên độ thích nghi của nó. Độ
thích nghi là một hàm được gán các giá trị thực cho các cá thể trong quần thể của nó. Phép tái
sinh có thể mô phỏng như sau:
Tính độ thích nghi của từng cá thể trong quần thể, lập bảng cộng dồn các giá trị thích
nghi đó (theo thứ tự gán cho từng cá thể) ta được tổng độ thích nghi. Giả sử quần thể có n cá
thể. Gọi độ thích nghi của cá thể thứ i là Fi, tổng dồn thứ i là Ft.Tổng độ thích nghi là Fm
Tạo số ngẫu nhiên F có giá trị trong đoạn từ 0 đến Fm
Chọn cá thể k đầu tiên thỏa mãn F ≥ Ft đưa vào quần thể của thế hệ mới.
Phép chọn: là quá trình loại bỏ các cá thể xấu và để lại những cá thể tốt. Phép chọn
được mô tả như sau:
Sắp xếp quần thể theo thứ tự độ thích nghi giảm dần
Loại bỏ các cá thể cuối dãy, chỉ để lại n cá thể tốt nhất.