Giải thuật gen ga là gì? Các công bố khoa học về Giải thuật gen ga

Giải thuật Gen Ga (Genetic Algorithm) là một thuật toán tối ưu hóa dựa trên các nguyên tắc trong tiến hóa sinh học. Nó được sử dụng để tìm ra giải pháp tốt nhất cho các bài toán tối ưu hóa, mà không cần biết trước một hàm mục tiêu chính xác.

Thuật toán Gen Ga bắt đầu bằng việc tạo ra một số lượng lớn cá thể (hay gen) ngẫu nhiên, mỗi cá thể biểu diễn một giải pháp tiềm năng cho bài toán được đặt ra. Sau đó, các cá thể này được đánh giá và xếp hạng dựa trên một hàm mục tiêu, đánh giá xem cá thể nào có khả năng tốt nhất giải quyết bài toán.

Tiếp theo, các cá thể đáng chú ý nhất (dựa trên xếp hạng) sẽ được chọn để tiến hành quá trình lao động cho thế hệ tiếp theo. Quá trình lao động bao gồm các phép đột biến và lai ghép giữa các cá thể cha mẹ, tạo ra các con cá thể mới. Các cá thể mới này sẽ tiếp tục quá trình đánh giá và xếp hạng, và quá trình này sẽ tiếp diễn qua nhiều thế hệ cho đến khi đạt được giải pháp tốt nhất hoặc tiêu chí dừng được đáp ứng.

Gen Ga đã được sử dụng rộng rãi để giải quyết các bài toán tối ưu hóa phức tạp trong nhiều lĩnh vực, bao gồm quy hoạch mạng, tối ưu hóa kỹ thuật, tìm kiếm gần đúng và nhiều lĩnh vực khác.
Genetic Algorithm (GA) là một giải thuật tìm kiếm và tối ưu hóa dựa trên các nguyên tắc trong tiến hóa sinh học. Nó được lấy cảm hứng từ quy trình tiến hóa trong tự nhiên, nơi các cá thể có khả năng tốt hơn trong việc thích nghi với môi trường được tồn tại và sinh sôi nảy nở.

Quy trình của Genetic Algorithm bao gồm các bước sau đây:

1. Khởi tạo dân số ban đầu: Một tập hợp ngẫu nhiên các cá thể (hay gen) được tạo ra ban đầu để biểu diễn các giải pháp tiềm năng cho bài toán được đặt ra.

2. Đánh giá và xếp hạng: Các cá thể trong dân số ban đầu được đánh giá và xếp hạng dựa trên một hàm mục tiêu. Hàm mục tiêu được xác định tùy thuộc vào bài toán cụ thể, ví dụ: tìm giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, tối ưu hóa các ràng buộc, v.v.

3. Lựa chọn cha mẹ: Các cá thể tốt nhất hoặc đáng chú ý nhất được lựa chọn làm cha mẹ để tiến hành quá trình lao đồng. Thông thường, các cá thể tốt nhất được lựa chọn, nhưng có thể có sự tuỳ chỉnh thông qua các biến tham số điều chỉnh sự đa dạng của dân số.

4. Lai ghép (Crossover): Quá trình lai ghép giữa các cha mẹ được thực hiện để tạo ra các gen mới. Quá trình này diễn ra bằng cách trao đổi các phần gen giữa các cá thể cha mẹ, tạo ra các cá thể con mới chứa các tính chất kết hợp từ hai cha mẹ.

5. Đột biến (Mutation): Quá trình đột biến được áp dụng lên một số cá thể con để duy trì sự đa dạng gen trong quá trình tiến hóa. Đột biến thực hiện các thay đổi ngẫu nhiên và nhỏ nhất trong các gen của cá thể.

6. Đánh giá và xếp hạng lại: Các cá thể con mới được đánh giá và xếp hạng lại dựa trên hàm mục tiêu đã cho. Điều này cho phép xác định các cá thể có khả năng tốt nhất để tiếp tục tiến hóa trong các thế hệ tiếp theo.

Quá trình từ bước 3 đến bước 6 được lặp lại qua nhiều thế hệ cho đến khi điều kiện dừng được đáp ứng. Các điều kiện dừng thường là khi đạt được giải pháp tốt nhất, số thế hệ tối đa đã được định trước hoặc không có sự cải thiện đáng kể trong các thế hệ liền kề.

Genetic Algorithm đã chứng tỏ hiệu suất tốt trong việc tìm kiếm và tối ưu hóa các giải pháp cho các bài toán phức tạp và không tối ưu trực tiếp thông qua các phép toán tính toán. Nó đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như quá trình sản xuất, quy hoạch mạng, tối ưu hóa mạng nơ-ron, lập lịch công việc, v.v.