Giải thuật di truyền là gì? Các công bố khoa học về Giải thuật di truyền

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:

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

• Wikipedia tiếng Việt - Giải thuật di truyền
• Wikipedia tiếng Anh - Genetic Algorithm
• Towards Data Science - Genetic Algorithm Explained
• GeeksforGeeks - Genetic Algorithms