Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 28 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

MỘT LỚP THUẬT TOÁN PHỎNG TIẾN HÓA SINH HỌC DỰA TRÊN THÔNG TIN ĐỊNH HƯỚNG GIẢI BÀI TOÁN ĐA CỰC TRỊ

Tác giả: Vũ Chí Cường

Lĩnh vực: Cơ sở toán học trong tin học

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ tập trung nghiên cứu về các thuật toán phỏng tiến hóa sinh học (Evolutionary Algorithms – EAs), một lớp thuật toán heuristic trong tối ưu hóa và học máy. EAs mô phỏng quá trình chọn lọc tự nhiên để tìm kiếm phương án tối ưu trong tập các quần thể. Luận án giới thiệu khái niệm, bản chất, các dạng phân loại truyền thống của EAs, cùng với sơ đồ tổng quát của một thuật toán tiến hóa.

Đặc biệt, luận án đi sâu vào việc sử dụng thông tin định hướng để cải thiện hiệu quả tìm kiếm lời giải. Thông tin định hướng được xây dựng từ tập các cá thể ưu tú (Elite Set) và được phân loại thành hướng hội tụ (Convergence Direction) và hướng tản mát (Spread Direction). Dựa trên hai loại thông tin này, một thuật toán tiến hóa mới mang tên Direction-guided Evolutionary Algorithm (DEAL) đã được đề xuất. DEAL sử dụng thông tin định hướng để điều khiển quá trình tiến hóa, với hai dạng hướng là d₁ và d₂. Luận án cũng xem xét các chiến lược lai ghép khác nhau cho DEAL, bao gồm MDEAL (Modified Strategy for DEAL).

Bên cạnh đó, luận án còn đề cập đến việc song song hóa thuật toán DEAL với kỹ thuật đồng tiến hóa hợp tác, được gọi là PCCDEAL. Mô hình PCCDEAL bao gồm một master node và nhiều slave nodes, nơi quần thể được phân chia và xử lý song song để tăng tốc độ tính toán. Phân tích thời gian thực thi và hệ số tăng tốc cho PCCDEAL cũng được trình bày.

Cuối cùng, luận án tiến hành đánh giá thực nghiệm các thuật toán DEAL, MDEAL và PCCDEAL trên nhiều bài toán khác nhau, so sánh hiệu quả với các thuật toán tiến hóa khác để khẳng định tính hiệu quả của việc sử dụng thông tin định hướng trong giải quyết các bài toán tối ưu, đặc biệt là bài toán đa cực trị.

Mục lục chi tiết:

  • Chương 1: Cơ sở lý thuyết
  • Chương 2: Những nội dung nghiên cứu liên quan
  • Chương 3: Thuật toán tiến hóa dựa trên thông tin định hướng
  • Chương 4: Thuật toán tiến hóa dựa trên thông tin định hướng với bài toán đa cực trị