Giải thuật di truyền là gì? Các công bố khoa học về Giải thuật di truyền
Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm) là một phương pháp tối ưu hóa mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên, dựa trên cơ chế chọn lọc, lai ghép và đột biến. Mỗi cá thể trong thuật toán đại diện cho một nghiệm tiềm năng và tiến hóa qua nhiều thế hệ để tìm lời giải tối ưu.
Giải thuật di truyền là gì?
Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) là một phương pháp tìm kiếm và tối ưu hóa dựa trên nguyên lý chọn lọc tự nhiên và di truyền học của sinh học tiến hóa. Đây là một nhánh thuộc các thuật toán tiến hóa (Evolutionary Algorithms), được phát triển từ những năm 1960 bởi John Holland tại Đại học Michigan, Hoa Kỳ.
Mục tiêu của giải thuật là tìm ra lời giải tốt nhất (hoặc gần tối ưu) cho một bài toán trong một không gian tìm kiếm lớn, phức tạp. Thay vì tìm lời giải trực tiếp, GA phát triển một quần thể lời giải, tiến hóa qua nhiều thế hệ thông qua các phép toán chọn lọc, lai ghép, và đột biến.
Nguyên lý hoạt động của giải thuật di truyền
Giải thuật di truyền mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên với các thành phần chính sau:
1. Mã hóa cá thể (Chromosome Encoding)
Mỗi cá thể trong quần thể là một nghiệm tiềm năng, được biểu diễn dưới dạng chuỗi gen. Phổ biến nhất là chuỗi nhị phân (0 và 1), nhưng cũng có thể là số thực, số nguyên, hoặc biểu diễn cây trong các bài toán đặc thù như lập trình di truyền.
2. Hàm đánh giá (Fitness Function)
Hàm này xác định mức độ “phù hợp” của một cá thể. Đó là cơ sở để quyết định cá thể nào sẽ được chọn để sinh sản. Hàm đánh giá thường được thiết kế tùy theo từng bài toán.
3. Chọn lọc (Selection)
Chọn các cá thể tốt nhất từ quần thể hiện tại để tạo ra thế hệ sau. Một số phương pháp chọn lọc phổ biến gồm:
- Roulette Wheel: Xác suất chọn tỷ lệ với độ phù hợp.
- Tournament: Chọn ngẫu nhiên một nhóm cá thể, rồi chọn cá thể tốt nhất trong nhóm.
- Rank Selection: Xếp hạng cá thể và chọn theo vị trí.
4. Lai ghép (Crossover)
Lai ghép là quá trình trao đổi thông tin giữa hai cá thể (cha mẹ) để tạo ra cá thể mới (con). Các phương pháp lai ghép phổ biến:
- One-point crossover: Cắt chuỗi tại một điểm và tráo đổi phần sau giữa hai cha mẹ.
- Two-point crossover: Cắt tại hai điểm và tráo đổi đoạn giữa.
- Uniform crossover: Mỗi gene có xác suất được lấy từ một trong hai cha mẹ.
5. Đột biến (Mutation)
Thay đổi ngẫu nhiên một hoặc vài gene trong cá thể để duy trì tính đa dạng di truyền và tránh hiện tượng hội tụ sớm. Tỷ lệ đột biến thường nhỏ (1%-5%).
6. Tiến hóa qua nhiều thế hệ
Toàn bộ quá trình trên được lặp lại qua nhiều thế hệ cho đến khi đạt điều kiện dừng: số vòng lặp tối đa, độ phù hợp mong muốn, hoặc quần thể không còn tiến bộ.
Ví dụ minh họa
Giả sử cần tìm giá trị x sao cho hàm f(x) = x² đạt giá trị lớn nhất trong khoảng 0 ≤ x ≤ 31. Mỗi cá thể sẽ được biểu diễn bằng chuỗi nhị phân 5 bit, ví dụ 10110 tương ứng với x = 22. Hàm đánh giá sẽ là f(x) = x². GA sẽ tiến hóa qua nhiều thế hệ để dần tìm đến giá trị x = 31, là giá trị tối ưu.
Ứng dụng thực tế
Giải thuật di truyền có tính ứng dụng cao trong các lĩnh vực:
- Học máy (Machine Learning): Chọn đặc trưng, tối ưu mô hình, tìm siêu tham số.
- Lập lịch (Scheduling): Lập lịch làm việc, lịch sản xuất, tối ưu ca trực.
- Tối ưu hóa thiết kế: Trong kỹ thuật cơ khí, thiết kế mạch điện, kết cấu công trình.
- Bài toán ba lô (Knapsack), TSP (Travelling Salesman Problem): Các bài toán tổ hợp khó.
Ưu điểm và hạn chế
Ưu điểm
- Không cần thông tin đạo hàm hoặc liên tục của hàm mục tiêu.
- Có khả năng tìm kiếm toàn cục, tránh mắc kẹt tại cực trị cục bộ.
- Thích hợp với bài toán có không gian tìm kiếm lớn, rời rạc hoặc không xác định rõ cấu trúc.
Hạn chế
- Hiệu suất không ổn định nếu không tinh chỉnh tham số hợp lý.
- Chi phí tính toán cao với các bài toán phức tạp.
- Không đảm bảo tìm được nghiệm tối ưu tuyệt đối.
So sánh với các thuật toán khác
Giải thuật di truyền là một dạng metaheuristic, khác biệt với các thuật toán tìm kiếm cục bộ hoặc phương pháp giải chính xác:
| Thuật toán | Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|---|---|
| Hill Climbing | Đơn giản, nhanh | Dễ bị mắc kẹt tại cực trị cục bộ |
| Simulated Annealing | Tránh cực trị cục bộ tốt hơn hill climbing | Cần thiết lập hàm làm nguội phù hợp |
| Genetic Algorithm | Khả năng khám phá tốt, không cần đạo hàm | Chậm hơn, cần điều chỉnh nhiều tham số |
| PSO (Particle Swarm Optimization) | Hiệu quả với bài toán liên tục | Dễ hội tụ sớm, không phù hợp với bài toán rời rạc |
Các thư viện và công cụ
Hiện nay có nhiều thư viện hỗ trợ giải thuật di truyền, bao gồm:
- DEAP (Python) – Thư viện mạnh cho các thuật toán tiến hóa.
- PyGAD – Dễ sử dụng, hỗ trợ tích hợp với NumPy.
- MATLAB Global Optimization Toolbox – Cung cấp giải thuật GA và các thuật toán khác.
Tài liệu tham khảo
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "giải thuật di truyền":
Ứng dụng giải thuật di truyền trong tối ưu hóa bộ điều khiển cho hệ con lắc ngược trên xe
Journal of Technical Education Science - Số 44A - 2017
Bài 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
BÁM ĐIỂM PHÁT CÔNG SUẤT CỰC ĐẠI TOÀN CỤC CỦA HỆ THỐNG PIN QUANG ĐIỆN SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM - Tập 52 Số 04 - 2022
Khi 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
Tích hợp kỹ thuật mạng nơ ron và giải thuật di truyền trong phân tích dữ liệu
Tạp chí tin học và điều khiển học - Tập 15 Số 2 - 2016
In 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].
Nghiên cứu tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán trong lưới điện phân phối sử dụng Giải thuật di truyền
Trong 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
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 truyền
Bài 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
TRÙNG LẶP CÁ THỂ TRONG LẬP TRÌNH DI TRUYỀN
TNU 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.
Áp dụng phương pháp dạy – học tích cực trong giảng dạy thực hành ngành Kỹ thuật Điện tử Truyền thông
Bài 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
Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo để dự báo độ kim lún và điểm hóa mềm của nhựa đường biến tính graphen oxit
Độ kim lún và điểm hóa mềm là hai chỉ tiêu quan trọng nhất để phân loại mác nhựa đường theo độ kim lún truyền thống. Việc xác định 2 chỉ tiêu này của nhựa đường biến tính graphen oxit (GO) bằng phương pháp thực nghiệm gặp những khó khăn nhất định do giá thành GO cao, thời gian thí nghiệm kéo dài. Mục đích của nghiên cứu này là sử dụng hệ thống suy luận thần kinh mờ thích ứng (ANFIS) kết hợp thuật toán giải thuật di truyền (GA) để dự đoán độ kim lún và điểm hóa mềm của nhựa đường biến tính GO. Hai bộ dữ liệu bao gồm bộ dữ liệu độ kim lún (122 mẫu), bộ dữ liệu điểm hóa mềm (130 mẫu) được thu thập từ 12 nghiên cứu khác nhau với 9 tham số đầu vào, được dùng để xây dựng và kiểm chứng công cụ mô phỏng số. Ngoài ra, nghiên cứu sử dụng kỹ thuật xác thực chéo 10 lần cùng với các tiêu chí thống kê là hệ số tương quan (R) và căn của sai số toàn phương trung bình (RMSE) để đánh giá hiệu suất của các mô hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy, đối với bộ dữ liệu độ kim lún, mô hình ANFIS-GA có RMSE = 6.045 (0.1 mm), R = 0.949, mô hình ANFIS có RMSE = 8.492 (0.1 mm), R = 0.893. Đối với bộ dữ liệu hóa mềm, mô hình ANFIS-GA có RMSE = 1.848 (oC), R = 0.991, mô hình ANFIS có RMSE = 13.863 (oC), R = 0.818. Điều này cho thấy, cả hai mô hình ANFIS-GA và ANFIS đều đạt hiệu suất dự đoán tốt và độ chính xác cao. Với RMSE nhỏ hơn và R cao hơn ở cả 2 bộ dữ liệu, mô hình ANFIS-GA được đánh giá là tốt hơn ANFIS. Mô hình này hoàn toàn có thể được áp dụng để giúp các kỹ sư vật liệu tiết kiệm thời gian và chi phí thí nghiệm.
#Hệ thống suy luận thần kinh mờ thích ứng (ANFIS) #giải thuật di truyền (GA) #trí tuệ nhân tạo (AI) #máy học (ML) #độ kim lún #điểm hóa mềm #graphen oxit (GO)
Tổng số: 29
- 1
- 2
- 3