Bài viết giới thiệu đa tác vụ tiến hóa cho phép giải đồng thời nhiều bài toán tối ưu khác nhau trên một quần thể duy nhất và được gọi là tối ưu hóa đa nhân tố (multifactorial optimization - MFO). Để nắm nội dung . | TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Tập 8, Số 3, 2018 88–98 ĐA TÁC VỤ TIẾN HÓA: KỸ THUẬT TỐI ƯU HÓA MỚI Lại Thị Nhunga, Nguyễn Thị Hòaa, Phạm Văn Hạnhb, Lê Đăng Nguyênc, Lê Trọng Vĩnhd* Khoa Khoa học Cơ bản, Trường Đại học Điều dưỡng Nam Định, Nam Định, Việt Nam b Trung tâm Tin học, Trường Đại học Luật Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam c Phòng Khảo thí và Đảm bảo chất lượng, Trường Đại học Hải Phòng, Hải Phòng, Việt Nam d Khoa Toán - Cơ - Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam * Tác giả liên hệ: Email: vinhlt@ a Lịch sử bài báo Nhận ngày 01 tháng 03 năm 2018 Chỉnh sửa ngày 01 tháng 05 năm 2018 | Chấp nhận đăng ngày 14 tháng 05 năm 2018 Tóm tắt Trong vài thập kỷ vừa qua, các thuật toán tiến hóa (Evolutionary Algorithms - EA) đã được áp dụng thành công để giải các bài toán tối ưu khác nhau trong khoa học và kỹ thuật. Các vấn đề này thường được phân loại vào hai nhóm: i) Tối ưu hóa đơn mục tiêu (singleobjective optimization - SOO), trong đó mỗi điểm trong không gian tìm kiếm của bài toán được ánh xạ thành một giá trị mục tiêu vô hướng; và ii) Tối ưu hóa đa mục tiêu (multiobjective optimization-MOO), trong đó mỗi một điểm trong không gian tìm kiếm của bài toán được ánh xạ thành một vec-tơ (các giá trị) mục tiêu. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ giới thiệu một loại thứ ba hoàn toàn mới đó là đa tác vụ tiến hóa (evolutionary multitasking), cho phép giải đồng thời nhiều bài toán tối ưu khác nhau trên một quần thể duy nhất và được gọi là tối ưu hóa đa nhân tố (multifactorial optimization - MFO). Từ khóa: Các thuật toán tiến hoá; Đa tác vụ tiến hoá. Mã số định danh bài báo: Loại bài báo: Bài báo nghiên cứu gốc có bình duyệt Bản quyền © 2018 Các tác giả. Cấp phép: Bài báo này được cấp phép theo CC BY-NC-ND 88 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [CHUYÊN SAN KHOA HỌC TỰ NHIÊN VÀ CÔNG NGHỆ] EVOLUTIONARY MULTITASKING: A NEW OPTIMIZATION TECHNIQUE Lai Thi Nhunga, Nguyen Thi
