Trong quá trình theo học ngành Công nghệ thông tin tại BETU sinh viên được tham gia tìm hiểu nghiên cứu các đề tài khoa học qua các môn học như: đồ án học phần, tiểu luận tốt nghiệp. Bài viết sau đây của nhóm sinh viên, gồm Lê Đình Dũng, Lê Văn Chung, Phạm Gia Lộc, Nguyễn Thế Huy, Nguyễn Văn Trí, sẽ giới thiệu đến các bạn về thuật toán di truyền.
Thuật toán di truyền là một phương pháp quy hoạch máy tính được lấy cảm hứng từ quá trình tiến hóa tự nhiên. Ðược phát triển ban đầu bởi John Holland vào những năm 1960, thuật toán di truyền đã trở thành một trong những công cụ quan trọng và mạnh mẽ trong lĩnh vực tối ưu hóa và máy học.
- Giới Thiệu
Thuật toán di truyền hoạt động dựa trên khái niệm của "gen" và "di truyền" giữa các thực thể. Trong quá trình này, một tập hợp các cá thể được biểu diễn dưới dạng các "gen" hay "chromosome" đại diện cho các quần thể. Quá trình di truyền này bao gồm các phép toán như lai ghép (crossover), đột biến (mutation), và lựa chọn tự nhiên (natural selection).
- Phương Pháp
Thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) hoạt động theo các bước cơ bản của quá trình tiến hóa tự nhiên, trong đó các cá thể tốt hơn có khả năng sinh sản và chuyển giao thông tin gen cho hậu thế. Dưới đây là mô tả chi tiết về cách hoạt động của thuật toán di truyền:
2.1. Khởi tạo Quần thể (Initialization)
Bắt đầu bằng việc tạo ra một quần thể ban đầu gồm nhiều cá thể. Các cá thể này thường được tạo ngẫu nhiên hoặc dựa trên kiến thức chuyên gia.
2.2. Đánh giá (Evaluation)
Mỗi cá thể trong quần thể được đánh giá dựa trên một hàm mục tiêu hay chất lượng cụ thể của giải pháp mà nó đại diện.
2.3. Lựa chọn (Selection)
Các cá thể có hiệu suất tốt nhất được chọn để tham gia quá trình sinh sản. Các phương pháp lựa chọn có thể bao gồm lựa chọn tự nhiên, lựa chọn theo rank, hoặc lựa chọn theo roulette wheel.
2.4. Lai ghép (Crossover)
Các cá thể được chọn từ bước trước kết hợp thông tin gen của họ để tạo ra cá thể con mới. Các phương pháp lai ghép có thể bao gồm lai ghép một điểm, lai ghép hai điểm, hoặc lai ghép đồng đều.
2.5. Đột biến (Mutation)
Một số cá thể con mới có thể trải qua quá trình đột biến, trong đó một số gen được thay đổi ngẫu nhiên. Điều này giúp duy trì sự đa dạng trong quần thể.
2.6. Thay thế (Replacement)
Các cá thể mới được tạo ra từ lai ghép và đột biến thay thế các cá thể kém hiệu suất trong quần thể.
2.7. Kiểm tra điều kiện dừng (Termination Criterion)
Thuật toán kiểm tra điều kiện dừng, chẳng hạn như số lượng thế hệ tối đa, độ chệch mục tiêu, hoặc một điều kiện khác để xác định khi nào dừng quá trình tối ưu hóa.
Quá trình này lặp lại qua nhiều thế hệ, với hy vọng rằng quần thể sẽ tiến gần đến giải pháp tối ưu theo thời gian. Sự kết hợp của lai ghép, đột biến, và lựa chọn tự nhiên giúp thuật toán di truyền khám phá và khai thác không gian tìm kiếm một cách hiệu quả, có thể tìm ra giải pháp tốt trong không gian lớn của các khả năng.
- Kết Luận
Bài viết này đã trình bày sơ lượt về việc thực hiện một thuật toán di truyền cơ bản và áp dụng nó vào một vấn đề tối ưu hóa. Thông qua việc thực hiện các bước cơ bản như biểu diễn giải pháp, đánh giá khả năng thích ứng, lựa chọn, làm lai chéo, đột biến và thay thế, thuật toán di truyền có thể giải quyết hiệu quả nhiều loại vấn đề tối ưu hóa. Các phương pháp và nguyên tắc này có thể được mở rộng và điều chỉnh để phù hợp với các ứng dụng cụ thể trong thực tế.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Lê Đình Dũng, Lê Văn Chung, Phạm Gia Lộc, Nguyễn Thế Huy, Nguyễn Văn Trí. Báo cáo đồ án học phần, 10/2023; người hướng dẫn: Trương Nguyễn Trùng Dương.
BỘ MÔN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN