Mục đích của tối ưu đa mục tiêu là sinh ra một danh sách các lời giải gọi là tập pareto. Các thuật toán tiến hóa thường tỏ ra có hiệu quả trong việc giải bài toán MOPs bởi các kết quả thu được là đa dạng và gần với tập nghiệm tối ưu. Bài báo này trình bày phương pháp kết hợp Giải thuật di truyền và giải thuật tìm kiếm Tabu giải bài toán tối ưu đa mục tiêu. Kết quả của các phương pháp này được kiểm nghiệm qua việc test một số bài toán cụ thể. | Vũ Mạnh Xuân Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 99(11): 139 - 143 KẾT HỢP GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VÀ TÌM KIẾM TABU GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU Vũ Mạnh Xuân* Trường Đại học Sư phạm – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Nhiều bài toán quyết định trong đời sống là đa mục tiêu. Đặc tính tự nhiên của quyết định đa mục tiêu là: có nhiều hơn một mục tiêu và cái đích của các mục tiêu không giống nhau, thậm chí xung đột nhau. Vì vậy tối ưu đa mục tiêu luôn là bài toán khó và thời sự. Mục đích của tối ưu đa mục tiêu là sinh ra một danh sách các lời giải gọi là tập pareto. Các thuật toán tiến hóa thường tỏ ra có hiệu quả trong việc giải bài toán MOPs bởi các kết quả thu được là đa dạng và gần với tập nghiệm tối ưu. Bài báo này trình bày phương pháp kết hợp Giải thuật di truyền và giải thuật tìm kiếm Tabu giải bài toán tối ưu đa mục tiêu. Kết quả của các phương pháp này được kiểm nghiệm qua việc test một số bài toán cụ thể. Từ khóa: thuật toán di truyền; tìm kiếm Tabu; tối ưu hóa đa mục tiêu ĐẶT VẤN ĐỀ* Lớp bài toán tối ưu đa mục tiêu có nhiều ứng dụng thực tế, nhất là trong thiết kế. Chẳng hạn người ta muốn thiết kế sản phẩm sao cho chi phí thấp, tiết kiệm nguyên liệu nhưng chất lượng tốt, Đã có nhiều phương pháp giải khác nhau được đề xuất. Tuy nhiên lời giải của bài toán tối ưu đa mục tiêu nói chung khó xác định và không duy nhất. Việc giải lớp bài toán này thường chỉ là đưa ra nhiều phương án để người sử dụng chọn lựa. Nói cách khác, các phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu thường dẫn đến hai mục đích sau [1], [2], [5], [8]: - Đưa ra nhiều lời giải Pareto để người sử dụng chọn. - Tập lời giải này càng đa dạng càng tốt. Do đặc thù của giải thuật di truyền (GA: Genetic Algorithm) là làm việc trên một quần thể (tập phương án) nên đã có nhiều nghiên cứu áp dụng GA vào giải bài toán tối ưu đa mục tiêu. Tuy nhiên việc tích hợp nhiều kỹ thuật tính toán thông minh nhằm nâng cao hiệu suất tính toán vẫn còn là vấn đề thời sự và có ý nghĩa khoa học. Bài báo này đề cập đến việc tích hợp
