Chương 4. Các toán tử và kỹ thuật nâng cao trong thuật giải di truyền Nhóm 12 Lớp Hệ thống thông tin – K20 GVHD: TS. Lê Hoàng Thái Thành viên nhóm Nguyễn Văn Phúc MSHV: 10 20 030 email: nguyenvanphucitdlu@gmail.com Phan Thị Thanh Nga MSHV: 10 20 021 email: thanhngaitdlu@gmail.com Nguyễn Tâm Duy MSHV: 10 20 006 email: tamduy2206@gmail.com Trương Anh Tuấn MSHV: 10 20 057 email: tuantruong2206@gmail.com 2 Lý do chọn đề tài Tìm hiểu một số toán tử và kỹ thuật mới trong thuật giải di truyền. Củng cố lại các kiến thức đã học 3 Nội dung chính Thể lưỡng bội, tính trạng trội, thể đa bội Các toán tử đảo và tái thiết lập trật tự • PMX, OX, CX Một số toán tử vi mô • Chia tách và dịch chuyển • Sao chép và xóa Vùng thích nghi và sự hình thành loài Các cách biểu diễn NST khác nhị phân Tối ưu nhiều mục tiêu Tối ưu tổ hợp Các kỹ thuật dựa trên tri thức Minh họa một số bài toán 4 Thể lưỡng bội Mỗi gen gồm một cặp alen, chứa cùng thông tin cho một chức năng. Thể trội: một alen là trội nếu nó được biểu hiện khi đi cặp với một vài alen khác, nghĩa là được biểu hiện lên kiểu hình. Nếu điều kiện môi trường thay đổi, sự trội có thể thay đổi, do đó một alen khác sẽ là trội. 5 Thể lưỡng bội Xem xét cấu trúc nhiễm sắc thể lưỡng bội sau Nếu giả sử tất cả các kí tự hoa là trội và tất cả các kí tự thường là lặn thì kiểu hình được biểu thị của nhiễm sắc thể sẽ là: 6 Thể lưỡng bội Thuận lợi chính của lưỡng bội là nó cho phép sự đa dạng rộng lớn hơn cuả các alen được giữ lại trong quần thể. Lưỡng bội hữu dụng khi xây dựng các ứng dụng trực tuyến lớn, các hệ thống lớn có thể chuyển giữa các trạng thái khác nhau. 7 Thể đa bội Một gen chứa nhiều alen khác nhau. Sử dụng một vài cơ chế dạng trội để quyết định gen nào sẽ được biểu hiện lên kiểu hình Đa bội nâng cao tính đa dạng của quần thể. Các gen lặn vẫn được giữ lại và sẽ trở nên hữu dụng khi điều kiện sống thay đổi 8 Thể đa bội 9 Toán tử đảo và tái thiết lập trật tự Thuật toán lựa chọn hai điểm ngẫu nhiên sau đó đột biến để tăng số lượng khối kiến trúc trong quần thể. Một số biến thể của toán tử đảo • Đảo tuyến tính • Đảo tuyến tính + Đảo cuối • Đảo liên tục và đảo khối 10 [...]... phương pháp heuristic để xây dựng một giải pháp theo sự hoán vị và kết hợp đó Các kỹ thuật dựa trên tri thức Có hai hướng • Phát triển các toán tử mới cho các bài toán cụ thể dựa trên các tri thức miền • Kết hợp các tri thức miền với các toán tử truyền thống Tác dụng • Ngăn chặn các NST không thích nghi hoặc vi phạm các ràng buộc của bài toán • Khởi tạo heuristic các quần thể - để việc tìm kiếm bắt... tự về kiểu hình Một số cách biễu di n NST khác Biểu di n số dấu chấm động, ký tự Các toán tử kết hợp • Trung bình: Lấy trung bình số học của hai gen bố mẹ • Nghĩa hình học: lấy căn bậc hai của tích hai giá trị • Mở rộng: Lấy độ khác nhau giữa hai giá trị và cộng nó vào giá trị cao hơn hoặc trừ nó khỏi giá trị thấp hơn Các toán tử đột biến • Thay thế ngẫu nhiên: Thay thế bởi các giá trị ngẫu nhiên •... Có nhiều lớp bài toán với các đặc trưng và thuộc tính khác nhau • Xác định một hoán vị của một số mục liên quan tới bài toán • Xác định một tổ hợp các mục • Xác định cả hoán vị và tổ hợp các mục • Bất kỳ một trong các đối tượng trên để ràng buộc Phương pháp tiếp cận chung cho việc áp dụng GA đối với các vấn đề này là: • Sử dụng GA để phát triển một hoán vị và/ hoặc tổ hợp thích hợp của các mục được xem... trình) Xét cặp NST bố mẹ Con cái Một số toán tử vi mô Chia tách (segregation) Chuyển dịch (translocation) Sao chép (duplication) Xóa (deletion) Sexual differentiation Chia tách và chuyển dịch Sử dụng trong lai ghép các cá thể có nhiễm sắc thể đa bội Mỗi nhiễm sắc thể đơn được chọn 1 cách ngẫu nhiên, gọi là chia tách Toán tử dịch chuyển có vai trò nối các gen tương ứng trong quá trình lai ghép Ví dụ: Cho... nhất định Việc sinh sản cho phép sự tiến hóa của các vùng thích nghi khác nhau SET THRESHOLD REPEAT FOR EACH INDIVIDUAL DO TEST INDIVIDUAL ENTER PARENT POPULATION IF NO-NEW-PARENTS THEN LOWER THRESHOLD FOR EACH INDIVIDUAL DO REPEAT SELECT PARENTS UNTIL DIFFERENT ( ) UNTIL END-CRITERION REACHED OR THRESHOLD=0 Thuật giải pygmy Thường dùng trong các bài toán 2 hay nhiều yêu cầu Dùng 2 hàm thích nghi riêng... khích việc hình thành vùng thích nghi và loài trong quần thể Ngăn chặn cá thể từ vùng thích nghi khác nhau cặp đôi Sharing tích cực phát triển nên vùng thích nghi mới, và phân phối các cá thể qua tất cả các đỉnh trong không gian Tuy nhiên, chi phí cho việc tính toán và thực hiện Sharing tương đối tốn kém Vùng thích nghi và sự hình thành loài trong bài toán đơn phương thức Có một số phương pháp thay... trước khi một cá thể được phép nhập vào quần thể, nó được so sánh với mọi cá thể khác trong quần thể • Ngăn chặn sự loạn luân (incest prevention): cố mai mối cặp bố mẹ với ý định các con của chúng sẽ lấy các gen tốt nhất từ bố mẹ chúng Đó là kết hợp các bố mẹ khác nhau sao cho tính đa dạng vẫn được giữ trong quần thể Vùng thích nghi và sự hình thành loài trong bài toán đơn phương thức Cho phép bố mẹ... thời Không nhất thiết phải có giải pháp tối ưu nhất đối với mọi mục tiêu Một giải pháp có thể là tốt nhất đối với mục tiêu này nhưng lại tệ nhất đối với mục tiêu khác Muốn cải thiện một hàm mục tiêu thì phải hy sinh ít nhất một trong các hàm mục tiêu khác Vấn đề chính trong việc giải các bài toán tối ưu đa mục tiêu dùng GA là làm thế nào để xác định giá trị thích nghi của các cá thể theo nhiều mục tiêu... trong các loài khác nhau Vùng thích nghi và sự hình thành loài Mục đích – Chọn lọc cá thể độ thích nghi cao – Cá thể tương đồng hội tụ cùng nhau – Đẩy nhanh quá trình tiến hóa quần thể – Thực hiện trên các cơ chế song song Crowding và Sharing trong bài toán đa phương thức Cố gắng duy trì quần thể cân bằng Ngăn chặn 1 kiểu gen duy nhất chiếm cả quần thể Khuyến khích việc hình thành vùng thích nghi và. .. trì quần thể cân bằng và đảm bảo các cá thể phù hợp yêu cầu được sinh ra Thuật giải pygmy REPEAT FOR EACH INDIVIDUAL DO TEST INDIVIDUALWITH MAIN FITNESS FUNCTION ENTER PARENT POPULATION #1 IF UNSUCCESSFUL TEST INDIVIDUALWITH SECONDARY FITNESS FUNCTION ENTER PARENT POPULATION #2 FOR EACH INDIVIDUAL DO SELECT PARENT FROM POPULATION #1 SELECT PARENT FROM POPULATION #2 CREATE NEW INDIVIDUALS UNTIL END-CRITERION . tài Tìm hiểu một số toán tử và kỹ thuật mới trong thuật giải di truyền. Củng cố lại các kiến thức đã học 3 Nội dung chính Thể lưỡng bội, tính trạng trội, thể đa bội Các toán tử đảo và tái thiết lập. Chương 4. Các toán tử và kỹ thuật nâng cao trong thuật giải di truyền Nhóm 12 Lớp Hệ thống thông tin – K20 GVHD: TS. Lê Hoàng Thái Thành. CX Một số toán tử vi mô • Chia tách và dịch chuyển • Sao chép và xóa Vùng thích nghi và sự hình thành loài Các cách biểu di n NST khác nhị phân Tối ưu nhiều mục tiêu Tối ưu tổ hợp Các kỹ thuật dựa