Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Nghiên cứu lập trình di truyền ổn định trạng thái cho lớp các bài toán hồi quy ký hiệu

Sỹ Ðan 96 6 pdf

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG Tải xuống

Trong bài báo này chúng tôi đề xuất phương pháp mới để tránh hiện tượng hội tụ sớm, một vấn đề phổ biến trong Lập trình di truyền, bằng cách tăng tính đa dạng của quần thể trong quá trình tiến hóa. Phương pháp này xem tuổi và độ thích nghi của lời giải là các tiêu chí cần tối ưu. | Phạm Thị Thương và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 135(05): 91 - 96 NGHIÊN CỨU LẬP TRÌNH DI TRUYỀN ỔN ĐỊNH TRẠNG THÁI CHO LỚP CÁC BÀI TOÁN HỒI QUY KÝ HIỆU Pham Thi Thuong1; Nguyễn Lan Oanh1 1 University of Information and Communication Technology, Thai Nguyen University TÓM TẮT — Trong bài báo này chúng tôi đề xuất phương pháp mới để tránh hiện tượng hội tụ sớm, một vấn đề phổ biến trong Lập trình di truyền, bằng cách tăng tính đa dạng của quần thể trong quá trình tiến hóa. Phương pháp này xem tuổi và độ thích nghi của lời giải là các tiêu chí cần tối ưu. Quá trình tiến hóa quần thể dựa trên mặt Pareto hai chiều gồm các cá thể có tuổi nhỏ nhất và độ thích nghi cao nhất. Để đánh giá phương pháp, chúng tôi tiến hành thử nghiệm trên một số lớp các bài toán hồi quy ký hiệu với độ phức tạp tăng dần về mặt cấu trúc. Kết quả thử nghiệm cho thấy lời giải tìm được của phương pháp này tốt hơn so với Lập trình di truyền chuẩn (SGP) được đề xuất bởi Koza [6], phương pháp lập trình di truyền phân tầng tuổi ALPS được đề xuất bởi Hornby [4]. Từ khóa — Bài toán hồi quy ký hiệu, Lập trình di truyền, Tối ưu đa mục tiêu Pareto. I. GIỚI THIỆU Một vấn đề thường gặp trong khi thực hiện các giải thuật tiến hóa là hiện tượng chỉ đạt đến điểm tối ưu cục bộ trong không gian các lời giải sau khi tiến hóa đến một ngưỡng nào đó (Murphy and Ryan, 2007). Hiện tượng này được gọi là hội tụ sớm (Ryan, 1996; Louis and Rawlins, 1993). Mặc dù người ta đã cố gắng khắc phục bằng cách tăng số thế hệ, tăng thời gian huấn luyện, nhưng chưa đạt được hiệu quả như ý muốn. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để khắc phục hiện tượng này. Trong các nghiên cứu hiện thời thường sử dụng cách tiếp cận thực hiện nhiều lần tìm kiếm tiến hóa, hay nói cách khác là thực hiện nhiều lần chạy thử nghiệm, mỗi lần chạy tương ứng với việc khởi động lại quá trình tiến hóa để tìm kiếm lời giải tối ưu (Auger and Hánen, 2005; Jansen, 2002). Cách tiếp cận này thường gây lãng phí tài nguyên và không hứa

TÀI LIỆU LIÊN QUAN