tailieunhanh - Kỹ thuật chỉ dẫn cho giải thuật tiến hóa đa mục tiêu sử dụng mô hình đại diện

Bài viết tập trung đánh giá một số yếu tố tác động đến chất lượng, hiệu quả của giải thuật, đồng thời phân tích kỹ thuật chỉ dẫn, tác động của các tham số điều khiển quá trình tiến hóa. Từ đó, đề xuất các kỹ thuật chỉ dẫn để nâng cao chất lượng giải thuật thông qua các cơ chế thích ứng, quá trình tiến hóa tự điều chỉnh. | Nghiên cứu khoa học công nghệ KỸ THUẬT CHỈ DẪN CHO GIẢI THUẬT TIẾN HÓA ĐA MỤC TIÊU SỬ DỤNG MÔ HÌNH ĐẠI DIỆN Nguyễn Đức Định1 Nguyễn Long2 Thái Trung Kiên1 Tóm tắt Trong thực tế có nhiều bài toán đa mục tiêu Multi-objective problems - MOPs khó nếu giải bằng phương pháp thông thường kể cả sử dụng giải thuật tiến hóa vẫn gặp phải nhiều thách thức như hàm mục tiêu khó mô hình hóa chi phí tính toán lớn tài nguyên tính toán có hạn Ý tưởng chung để giải quyết các bài toán khó này là làm đơn giản hóa tách ra thành các bài toán con. Có hai phương pháp phổ biến để thực hiện ý tưởng đó là mô phỏng và sử dụng mô hình xấp xỉ. Trong đó mô hình xấp xỉ còn gọi là mô hình đại diện surrogate model sử dụng hàm đại diện thay thế cho hàm mục tiêu gốc tỏ ra khá hiệu quả dễ thực hiện phù hợp với các bài toán thực tế. Giải thuật tiến hóa đa mục tiêu Multi-objective evolutionary algorithms - MOEAs sử dụng mô hình đại diện đang được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Việc duy trì sự cân bằng giữa khả năng thăm dò exploration và khai thác exploitation trong quá trình tiến hóa cũng như cân bằng giữa chất lượng hội tụ convergence và đa dạng diversity của quần thể giải pháp là vấn đề nghiên cứu hết sức cần thiết nhằm nâng cao chất lượng duy trì tính bền vững của giải thuật. Bài báo tập trung đánh giá một số yếu tố tác động đến chất lượng hiệu quả của giải thuật đồng thời phân tích kỹ thuật chỉ dẫn tác động của các tham số điều khiển quá trình tiến hóa. Từ đó đề xuất các kỹ thuật chỉ dẫn để nâng cao chất lượng giải thuật thông qua các cơ chế thích ứng quá trình tiến hóa tự điều chỉnh. Thông qua thử nghiệm với các bài toán mẫu tiêu biểu sử dụng các độ đo phổ biến kết quả đã chứng minh tính hiệu quả của các kỹ thuật chỉ dẫn góp phần tạo ra những phiên bản giải thuật mới giải quyết tốt hơn các bài toán khó. Từ khóa Kỹ thuật chỉ dẫn Mô hình đại diện Kriging Giải thuật tiến hóa đa mục tiêu. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Các bài toán tối ưu trong thực tế thường có nhiều mục tiêu xung đột với nhau. Bài toán đòi hỏi tìm .