Scholar Hub/Chủ đề/#giải thuật di truyền/
Giải thuật di truyền là một phương pháp sử dụng lý thuyết di truyền để giải quyết các bài toán tối ưu hóa và tìm kiếm trong lĩnh vực khoa học máy tính. Phương p...
Giải thuật di truyền là một phương pháp sử dụng lý thuyết di truyền để giải quyết các bài toán tối ưu hóa và tìm kiếm trong lĩnh vực khoa học máy tính. Phương pháp này mô phỏng quá trình tiến hóa trong tự nhiên, trong đó các cá thể được coi là các giải pháp tiềm năng và được đề xuất qua các quy luật di truyền như lai ghép, đột biến và chọn lọc. Các giải pháp tốt hơn sau mỗi thế hệ được duy trì và phát triển để tìm ra giải pháp tối ưu nhất cho vấn đề cụ thể. Giải thuật di truyền được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tối ưu hóa kỹ thuật, thị giác máy tính, học máy và các vấn đề tìm kiếm phức tạp khác.
Giải thuật di truyền dựa trên lý thuyết tiến hóa tự nhiên và nguyên tắc di truyền di truyền để tạo ra các giải pháp tối ưu cho các bài toán tìm kiếm và tối ưu hóa. Quá trình tiến hóa diễn ra qua nhiều thế hệ, trong đó các cá thể được tạo ra, đánh giá và chọn lọc để tạo ra các thế hệ mới với giải pháp tốt hơn.
Quá trình di truyền trong giải thuật di truyền bao gồm các phép nhân, lai ghép và đột biến. Các cá thể được biểu diễn dưới dạng chuỗi các biểu diễn di truyền, thường là các chuỗi nhị phân, chuỗi số thực hoặc các cấu trúc dữ liệu khác. Các cá thể ban đầu được tạo ra ngẫu nhiên hoặc thông qua các phương pháp tạo cá thể khác nhau.
Quá trình lai ghép được sử dụng để kết hợp các thuộc tính tốt từ hai cá thể cha mẹ để tạo ra cá thể con mới. Có nhiều phương pháp lai ghép khác nhau như lai ghép một điểm cắt, lai ghép nhiều điểm cắt và lai ghép đồng nhất.
Quá trình đột biến là quá trình thay đổi ngẫu nhiên một phần của cá thể để tạo ra sự đa dạng và khám phá các khu vực giải pháp tiềm năng khác. Đột biến được thực hiện thông qua thay đổi ngẫu nhiên các gen của cá thể, có thể là đảo bit, thay đổi giá trị hoặc thay đổi vị trí của gen.
Sau khi thực hiện phép lai ghép và đột biến, các cá thể con mới được tạo ra và tiếp tục vào quá trình đánh giá và chọn lọc. Các cá thể tốt hơn được ưu tiên và duy trì trong quần thể, trong khi các cá thể kém hơn có khả năng bị loại bỏ hoặc thay thế.
Quá trình tiến hóa được lặp lại qua nhiều thế hệ cho đến khi tìm được giải pháp tối ưu hoặc khi đáp ứng được một điều kiện dừng được định trước. Các tham số như kích thước quần thể, tỷ lệ lai ghép và tỷ lệ đột biến có thể điều chỉnh để tìm ra cân bằng giữa việc thăm dò không gian giải pháp và khám phá các khu vực tiềm năng.
Giải thuật di truyền đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tối ưu hóa hàm, lập lịch, tối ưu hóa mạng neural, lập kế hoạch đường dẫn và nhiều bài toán tối ưu hóa khác.
Ứng dụng giải thuật di truyền trong tối ưu hóa bộ điều khiển cho hệ con lắc ngược trên xeBài báo giới thiệu phương pháp tối ưu bộ điều khiển LQR bằng giải thuật di truyền (GA) cho mô hình con lắc ngược trên xe. Bài báo trình bày phương trình động học của mô hình. Sau đó, nhóm tác giả xây dựng các bộ điều khiển LQR ổn định mô hình, giữ cho thanh con lắc cân bằng ở vị trí hướng lên. Kết quả điều khiển trong trường hợp ma trận Q lựa chọn bằng kinh nghiệm được so sánh với trong trường hợp ma trận Q được tối ưu bằng GA. Từ đó nhóm tác giả so sánh đáp ứng ngõ ra hệ thống với những bộ điều khiển LQR trên. Kết quả chứng minh bộ điều khiển LQR sau tối ưu bằng GA cho đáp ứng ngõ ra tốt hơn thông qua mô phỏng và trên mô hình thực
#The LQR controller #genetic algorithm #cart and pole system #balance control #inverted pendulum
Tích hợp kỹ thuật mạng nơ ron và giải thuật di truyền trong phân tích dữ liệuIn this paper we shall investigate an integration of genetic algorithms into defining neural network structure (number of hidden layers, number of neurons in each layer, neural connection weights). This combination showed its effectiveness in an experimentation for chemical data analysis in comparison with using only back-propagation neural network as shown in [4].
BÁM ĐIỂM PHÁT CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI TOÀN CỤC CỦA HỆ THỐNG PIN QUANG ĐIỆN SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀNKhi yêu cầu hệ thống điện với cấp điện áp và công suất lớn, thường không thể sử dụng đơn thuần cấu hình liên kết song song (PC) vì có dòng điện ngõ ra rất lớn gây khó khăn cho việc thiết kế các mạch chuyển đổi. Thay vào đó, các cấu hình nối tiếp (SC) hoặc nối tiếp song song (SPC) được ứng dụng nhiều hơn vì dòng điện ngõ ra an toàn hơn cho các khóa điều khiển. Tuy nhiên, hai loại cấu hình này có nhược điểm là tạo nhiều điểm cực trị trong điều kiện bóng che một phần (PSC) gây khó khăn cho việc xác định chính xác điểm phát công suất cực đại toàn cục (GMPPT). Các giải pháp MPPT truyền thống chỉ hiệu quả trong môi trường vận hành đồng nhất và kém hiệu quả trong điều kiện PSC. Trong nội dung bài viết này giới thiệu giải pháp GMPPT của hệ thống pin quang điện (PV) bằng giải thuật di truyền. Cấu hình đề xuất dùng 3 mô-đun PV loại PHM60W36 mắc nối tiếp mô phỏng trong môi trường PSIM trong mọi điều kiện vận hành. Những kết quả thu được cho thấy khi bức xạ thay đổi liên tục thì hệ thống luôn đạt hiệu suất vượt trội và tốc độ hội tụ cao.
#Genetic Algorithm #Partial shading #photovoltaic (PV) solar cell #solar system #P-V characteristic
Ước lượng tham số mô hình nhiệt RC sử dụng giải thuật di truyềnBài báo này trình bày kết quả nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền để ước lượng các tham số của mô hình nhiệt dựa trên mạng nhiệt trở và tụ nhiệt. Cấu trúc mô hình nhiệt được sử dụng trong nghiên cứu này gồm 5 nhiệt trở và 2 tụ nhiệt, hay còn gọi là mô hình nhiệt 5R2C. Đây là mô hình nhiệt cải tiến từ mô hình nhiệt chuẩn 5R1C. Các tham số cần ước lượng là các tụ nhiệt và các nhiệt trở trong mô hình. Giải thuật tối ưu hóa dùng để ước lượng các tham số là giải thuật di truyền. Kết quả mô phỏng dựa trên dữ liệu thực tế thu thập được từ một tòa nhà cho thấy mô hình nhận dạng có độ chính xác khá cao. Ngoài ra, tính hiệu quả của giải thuật di truyền cũng được so sánh với giải thuật quét các tham số dựa trên hệ số tương quan
#Mô hình nhiệt RC #ước lượng tham số #giải thuật di truyền #hệ số tương quan
Nghiên cứu tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán trong lưới điện phân phối sử dụng Giải thuật di truyềnTrong bài toán lựa chọn và lắp đặt các nguồn điện phân tán (DG) vào lưới điện phân phối nhằm phát huy hiệu quả vận hành LĐPP, vấn đề quan trọng là cần xác định được vị trí và công suất DG tối ưu cần phân bố trong lưới điện đó. Bởi vì LĐPP có đặc điểm nhiều nút, nhiều nhánh do đó chúng ta cần phải ứng dụng một thuật toán tìm kiếm tối ưu để giải quyết cho bài toán này. Do đó, bài báo này sử dụng giải thuật di truyền (GA) để tìm kiếm tối ưu vị trí và công suất của các DG trong LĐPP nhằm giảm tổn thất công suất và nâng cao chất lượng điện năng của LĐPP. Lưới điện mẫu IEEE 69 nút được sử dụng trong bài báo này để làm ví dụ áp dụng, kiểm chứng và đánh giá phương pháp đề xuất. Các bài toán tối ưu đơn mục tiêu và đa mục tiêu cũng được mô phỏng, phân tích và đánh giá trong bài báo
#lưới điện phân phối #giải thuật di truyền #tối ưu hóa #chất lượng điện áp #tổn thất công suất
TRÙNG LẶP CÁ THỂ TRONG LẬP TRÌNH DI TRUYỀNTNU Journal of Science and Technology - Tập 225 Số 09 - Trang 61-68 - 2020
Trong thực tế, mọi cá thể xuất hiện trong thế giới tự nhiên là duy nhất. Chúng kế thừa đặc tính di truyền từ cha mẹ, đồng thời cũng mang những nét đặc trưng riêng biệt mà không giống bất kỳ một cá thể nào đã và đang tồn tại (Adam Rutherford, 2018). Lập trình di truyền (GP) là một trong các cách tiếp cận mô phỏng sự tiến hóa của tự nhiên và đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực. Vậy, (1) Vấn đề trùng lặp đã được giải quyết như thế nào trong GP? (2) Việc lặp cá thể có phụ thuộc vào kích cỡ quần thể không? Nó tác động như thế nào đến hiệu quả của GP? (3) Nguyên nhân gây trùng lặp là gì? và (4) Làm thế nào để giải quyết vấn đề trùng lăp? Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu này, chúng tôi đã tiến hành các thực nghiêm. Kết quả cho thấy, trùng lặp cá thể không bị tác động nhiều bởi kích cỡ quần thể trên đa phần các bài toán được thử nghiệm; giải quyết vấn đề trùng lặp giúp cải tiến một cách đáng kể hiệu suất của GP nói riêng và các cách tiếp cận dựa trên GP nói chung.
#Genetic programming #evolutionary algorithms #machine learning #genome #duplicate individuals.
Lựa chọn vị trí và dung lượng của thiết bị điều áp động (DVR) nhằm hạn chế hậu quả của sụt giảm điện áp ngắn hạn trên lưới phân phối điện 16 nút bằng thuật toán di truyềnBài báo xem xét việc tối ưu hóa vị trí, công suất thiết bị bù điện áp động (DVR) khắc phục hiện tượng sụt giảm điện áp ngắn hạn trên lưới phân phối. Việc lắp đặt DVR cải thiện chất lượng điện năng được thực hiện trên quan điểm của bên cấp điện, là bên thực hiện lắp đặt DVR. Việc đặt DVR không chỉ để đảm bảo chất lượng điện năng cho phụ tải cụ thể mà nhằm đảm bảo chất lượng điện năng tại nhiều nút trên lưới điện. Lựa chọn tối vị trí và công suất của DVR được thực hiện dựa trên việc xây dựng bài toán dạng tối ưu hóa đa mục tiêu, trong đó đồng thời giảm thiểu chi phí đầu tư cho DVR và giảm thiểu độ lệch điện áp. Giải bài toán tối ưu được thực hiện bởi thuật toán di truyền và ứng dụng cho lưới phân phối mẫu 16 nút. Bài toán xem xét một số tham số liên quan đến nguyên nhân ngắn mạch (tổng trở sự cố) và số lượng DVR dự kiến đặt để thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả tính toán.
#lưới phân phối #chất lượng điện áp #sụt giảm điện áp ngắn hạn (sag) #thiết bị điều hòa công suất DVR #tối ưu hóa #giải thuật gen - GA
Áp dụng phương pháp dạy – học tích cực trong giảng dạy thực hành ngành Kỹ thuật Điện tử Truyền thôngBài viết này trình bày một số đề xuất cải tiến phương pháp giảng dạy các học phần Thực tập Mạch Tương tự và Thực tập Viễn thông thuộc ngành Điện tử Truyền thông. Việc áp dụng phương pháp dạy-học tích cực giúp sinh viên phát triển kỹ năng mềm, khả năng giải quyết vấn đề thông qua việc kết hợp thực hiện bài tập mô phỏng, bài thực hành và đồ án. Bên cạnh đó, hệ thống hỗ trợ thí nghiệm viễn thông từ xa cung cấp một công cụ hữu hiệu giúp sinh viên củng cố kiến thức và phát triển khả năng tự học. Cách tiếp cận hoạt động dạy-học tích cực này nhằm trang bị cho người học các kỹ năng cơ bản như giao tiếp, làm việc nhóm và khả năng tự học, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của thị trường lao động.
#dạy học tích cực #giải quyết vấn đề #học phần thực hành #kỹ năng mềm #tự học
