Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Tính toán tiến hóa: Bài 5 - TS. Huỳnh Thị Thanh Bình

Bài giảng "Tính toán tiến hóa: Bài 5 - Evolution Strategy" được biên soạn với các nội dung chính sau đây: Tổng quan Evolution Strategy; Các loại ES: Simple Gaussian Evolution Strategies, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategies (CMA-ES). Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng tại đây! | Evolution Strategy PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình Email binhht@soict.hust.edu.vn Nội dung 2 Tổng quan Evolution Strategy ES Các loại ES Ví dụ minh họa Tổng quan về Evolution Strategy 3 Evolution Strategy Chiến lược tiến hóa ES Thuộc lớp các thuật toán tiến hóa EAs dựa trên quần thể Lấy cảm hứng từ chiến lược chọn lọc tự nhiên Rất hiệu quả cho việc tối ưu số thực Tổng quan về Evolution Strategy 4 Cho hộp đen với hàm mục tiêu cần tối ưu f x Không thể tính được đạo hàm không lồi . f x là tất định Gọi là phân phối của các lời giải tốt cho việc tối ưu f x Nếu dạng phân phối là xác định giả sử gauss thì là tham số mang thông tin về lời giải tốt nhất được cập nhật qua mỗi thế hệ trong EAs Tổng quan về Evolution Strategy 5 Bắtđầu với giá trị khởi tạo Các thuật toán ES cập nhật theo 3 bước như sau Bước 1 Sinh một quần thể ban đầu P t với N mẫu. Bước 2 Đánh giá các cá thể trong P t Bước 3 Chọn một tập con cá thể có độ thích nghi tốt nhất trong P t và cập nhật lại Bước 4 t t 1 và lặp lại bước 1 cho đến khi thỏa mã ĐK dừng Các loại ES 6 Dựa theo chiến lược chọn lọc sinh tồn Chọn cá thể tốt nhất từ cá thể con để sinh tồn ở thế hệ tiếp theo Chọn cá thể tốt nhất từ tập hợp của cá thể con và cá thể cha trước đó Các thuật toán ES phổ biến Simple Gaussian Evolution Strategies Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategies CMA-ES Simple Gaussian Evolution Strategies 7 Là chiến lược tiến hóa đơn giản và cổ điển nhất của ES Phân phối của các cá thể là phân phối Gauss n- chiều lưu trữ thông tin của giá trị trung bình và độ lệch chuẩn Các bước của thuật toán Bước 1 Khởi tạo Bước 2 Sinh ngẫu nhiên cá thể từ phân phối Bước 3 Chọn ngẫu nhiên cá thể tốt nhất trong P t 1 để cập nhật lại và Simple Gaussian Evolution Strategies Ví dụ 8 Bước 1 Khởi tạo 1- Initial Solution Simple Gaussian Evolution Strategies Ví dụ 9 Bước 2 Sinh ra cá thể con Simple Gaussian Evolution Strategies Ví dụ 10 Bước 3 Chọn ra cá thể con tốt nhất Simple Gaussian Evolution Strategies Ví dụ 11 Bước 4 Cập nhật giá trị .