Tối ưu hóa theo thuật toán di truyền (pp)

Tối ưu hóa theo thuật toán di truyền (pp)

TỐI ƯU HÓA THEO THUẬT TOÁN DI TRUYỀN

Tối ưu hóa

Tìm cực trị đại lượng nào đó của đối tượng

thiết kế dưới dạng hàm số và phải thỏa mãn các ràng buộc đặt ra.

, (

), ,

, (

( max

min

3 2

1 2

3 2

(

;0)

Cực đại toàn cục tại (x,y)=(0,0); f(x,y) =0 Phương pháp leo đồi&Thuật toán di truyền

THUẬT TOÁN DI TRUYỀN

University of Michigan (1970’s), K DeJong,

D Goldberg

Professor J.Holland

hóa và nghiên cứu máy móc

học và kỹ thuật

no

START

ENCODING

INITIAL POPULATION SELECTION CROSSOVER MUTATION

NEW GENERATION

STOPPING CRITETIA

SATISFIED?

STOP REPEAT

Lựa chọn: roulete wheel

v eval

v

eval

p

) (

) (

f

f v

eval )(

Elitims : chọn vài cá thể tốt nhất vào thế

hệ kế tiếp, thường là 2

Lai chéo

parents children

o Một vị trí 1001 1000

0010 0011

o Hai vị trí 1001 0000

0010 1011

o Đồng dạng 1001 0011

0010 1000

mask: 1010

o Được quần thể mới

o Lặp lại chu trình trên

Tiêu chuẩn dừng

THIẾT KẾ THỰC NGHIỆM:

Nghiên cứu ảnh hưởng của Calcium

0.5%), sodium 1%) và N-acetylglucos-amine (0-1%)lên

gluconate(0-sự phát triển của Lactobacilus acidophilus ( log CFU/ml )và Bifidobacterium longum( log CFU/ml) và lượng β-galactosidase(units/ml)

mà chúng sinh ra

Phân tích ANOVA

Lactobacillus acidophilus (log CFU/ml)

coefficient Lactobacillus acidophilus  Bifidobacterium

longum

-galactosidase β

ii ii

j i

j i

n j

ij i

n i

i β β β

β0, , , 3

, 1 , i =

k là các hệ số hồi quy

Hàm mục tiêu

với k

k f w

; 1

k

k k

k

f

f w

w

95

0,

025

0,

024

w

Kết quả f1

Kết quả f2

Kết quả f3

Kết quả khi chạy 3 mục tiêu cùng lúc

Miền tối ưu Pareto

 Tập hợp các điểm tối ưu tạo thành miền Pareto

 Ta có được một tập các lời giải tối ưu

Pareto front