Thuật toán Tiến hóa (Evolutionary Algorithm - EA) là một nhóm các thuật toán tối ưu hóa dựa trên các nguyên lý tiến hóa sinh học như chọn lọc tự nhiên, đột biến, lai ghép và di truyền. Qua sẽ trình bày cấu trúc chi tiết và có tổ chức về EA như sau:
1. Giới thiệu
- Khái niệm: EA là một phần của trí tuệ nhân tạo, được dùng để tìm kiếm và tối ưu hóa các hàm tìm kiếm trong không gian lớn.
- Lịch sử: Được phát triển vào những năm 1960, EA phổ biến với các dạng như Genetic Algorithm (GA), Genetic Programming (GP), và Evolutionary Strategies (ES).
2. Thành phần chính
- Quần thể (Population): Tập hợp các cá thể (solutions) đại diện cho các điểm trong không gian tìm kiếm.
- Cá thể (Individual): Một giải pháp tiềm năng, thường được mã hóa dưới dạng chuỗi nhị phân hoặc các cấu trúc dữ liệu khác.
3. Quy trình của EA
-
Khởi tạo (Initialization):
- Tạo một quần thể ban đầu ngẫu nhiên.
-
Đánh giá (Evaluation):
- Sử dụng hàm mục tiêu để đánh giá độ thích nghi của từng cá thể.
-
Chọn lọc (Selection):
- Lựa chọn các cá thể tốt nhất để tái sinh dựa trên độ thích nghi. Phương pháp phổ biến là Roulette Wheel Selection hoặc Tournament Selection.
-
Lai ghép (Crossover):
- Kết hợp hai cá thể cha mẹ để tạo ra cá thể mới (con cái). Qui trình này thường giữ lại một số đặc điểm từ cả hai cha mẹ.
-
Đột biến (Mutation):
- Thay đổi ngẫu nhiên một số gen trong cá thể để duy trì sự đa dạng trong quần thể.
-
Thay thế (Replacement):
- Thế hệ mới thay thế hoặc kết hợp với thế hệ cũ.
4. Đặc điểm chung
- Cơ chế thích nghi: EA khai thác và thăm dò không gian tìm kiếm để tìm kiếm giải pháp tối ưu.
- Sự hội tụ: Quá trình này có thể dẫn đến hội tụ, tức là quần thể tiến gần hơn đến các giải pháp tốt nhất theo thời gian.
5. Ứng dụng
- Tối ưu hóa thiết kế kỹ thuật.
- Khai phá dữ liệu.
- AI trong trò chơi.
- Robot và điều khiển.
6. Hạn chế
- Cần thời gian tính toán dài.
- Đôi khi hội tụ vào nghiệm cục bộ thay vì toàn cục.
Người anh em muốn tìm hiểu sâu hơn về thuật toán tiến hóa, ghé thăm trituenhantao.io để đón nhận thêm những kiến thức bổ ích nhé!