aodo_chungtoyeuanh
New Member
Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết nối
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Trên thực tế, tồn tại rất nhiều bài toán yêu cầu tối ưu hóa đồng thời nhiều
mục tiêu (thường là cạnh tranh lẫn nhau) ví dụ như: định tuyến các phương tiện
giao thông để xác định các tuyến đường tối ưu nhằm cung cấp dịch vụ cho một
tập hợp các khách hàng có thể liên quan đến một số mục tiêu khác nhau: tổng
quãng đường đi (hay thời gian thực hiện), lượng xe sử dụng, độ hài lòng của
khách hàng (giao hàng trong khoảng thời gian đã thỏa thuận trước), … hay việc
đi chợ mua thức ăn cần đảm bảo sao cho đủ lượng calo cần thiết, chất lượng bữa
ăn đảm bảo, số tiền chi tiêu không vượt quá giới hạn, …
Giải thuật di truyền (GA) là một trong những mô hình tính toán phổ biến và
thành công nhất trong lĩnh vực tính toán thông minh. Cùng với các kỹ thuật tính
toán thông minh khác như tính toán mờ (fuzzy computing), mạng Nơ-ron
(neural networks), hệ đa tác tử (multi- agent systems), trí tuệ bầy đàn (swarm
intelligence), giải thuật di truyền ngày càng phát triển, được áp dụng rộng rãi
trong các lĩnh vực của cuộc sống.
Đối với bài toán đa mục tiêu, đã có nhiều phương pháp nghiên cứu đề xuất ra
các thuật toán để giải quyết bài toán như: MOGA, NSGA2, SPEA2, SEAMO2,
… trong đó giải thuật SEAMO2 là hiệu quả hơn cả [4]. Với giải thuật SEAMO2,
việc thay thế cá thể vào quần thể (thực hiện chiến lược chọn lọc tự nhiên) thì độ
hội tụ về tập nghiệm tối ưu (với lần chạy ngắn) là chưa cao và khi quần thể
nghiệm đã đạt ngưỡng tối ưu (với lần chạy dài) thì sẽ mất nhiều thời gian để loại
cá thể không phù hợp. Chính vì vậy, tác giả mạnh dạn nghiên cứu phương pháp
cải tiến chiến lược chọn lọc tự nhiên trong giải thuật SEAMO2 để giải các bài
toán tối ưu đa mục tiêu trong luận văn: “Giải thuật di truyền cho bài toán đa
mục tiêu”.
2. Mục đích nghiên cứu
Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các toán tử trong giải thuật di truyền
(hay giải thuật tiến hóa nói chung) đặc biệt là toán tử chọn lọc tự nhiên để chọn
lọc và thay thế các lời giải nhằm tối ưu tập lời giải thu được giúp cho giải thuật
di truyền giải quyết hiệu quả các bài toán tối ưu đa mục tiêu.
Mục đích cụ thể của luận văn là sử dụng các toán tử di truyền khác nhau đối
với thuật toán SEAMO2, ứng dụng cho bài toán cái túi đa mục tiêu, thay đổi
chiến lược chọn lọc tự nhiên của thuật toán nhằm cải tiến thuật toán. Phương
pháp này sẽ được so sánh với kết quả của các thuật toán tối ưu đa mục tiêu khác
như: SPEA2, NSGA2, …[3,13,16,17].
Do đó mục tiêu của luận văn là: Nghiên cứu giải thuật di truyền cho bài toán
đa mục tiêu.
3. Nhiệm vụ nghiên cứu
Nghiên cứu các mô hình của giải thuật di truyền có áp dụng các nguyên lý
tiến hóa và trên cơ sở đó tiếp cận các ý tưởng t thuật toán di truyền để giải bài
toán cái túi đa mục tiêu như: NSGA2, SPEA2, SEAMO2, cách thức tìm nghiệm
của các thuật toán này để cải tiến thuật toán di truyền có áp dụng nguyên lý tiến
hóa SEAMO2.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Tìm hiểu về bài toán tối ưu đa mục tiêu, bài toán cái túi 0-1 đa mục tiêu.
Tìm hiểu về giải thuật tiến hóa, các mô hình giải thuật tiến hóa có thể áp
dụng cho bài toán cái túi 0 - 1 đa mục tiêu.
Xây dựng ứng dụng giải bài toán cái túi 0 - 1 đa mục tiêu với giải thuật
SEAMO2 và đề xuất phương pháp cải tiến giải thuật.
So sánh kết quả thực nghiệm của phương pháp đề xuất với các kết quả của
các thuật toán khác.
5. Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên tài liệu thu thập t nhiều nguồn (tài liệu, bài báo do giảng viên
hướng dẫn cung cấp, sách, báo, tạp chí, internet…) tổng hợp, phân tích và trình
bày lại theo sự hiểu biết của bản thân
Mở rộng các cách tiếp cận trước đây trên cơ sở phân tích đặc thù giải thuật,
bài toán cần giải quyết để đưa ra những ý kiến, đề xuất cải tiến hợp lý.
Ứng dụng những kết quả dựa trên nghiên cứu để xây dựng chương trình thực
nghiệm, t đó so sánh với kết quả của các thuật toán tối ưu đa mục tiêu khác.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Trên thực tế, tồn tại rất nhiều bài toán yêu cầu tối ưu hóa đồng thời nhiều
mục tiêu (thường là cạnh tranh lẫn nhau) ví dụ như: định tuyến các phương tiện
giao thông để xác định các tuyến đường tối ưu nhằm cung cấp dịch vụ cho một
tập hợp các khách hàng có thể liên quan đến một số mục tiêu khác nhau: tổng
quãng đường đi (hay thời gian thực hiện), lượng xe sử dụng, độ hài lòng của
khách hàng (giao hàng trong khoảng thời gian đã thỏa thuận trước), … hay việc
đi chợ mua thức ăn cần đảm bảo sao cho đủ lượng calo cần thiết, chất lượng bữa
ăn đảm bảo, số tiền chi tiêu không vượt quá giới hạn, …
Giải thuật di truyền (GA) là một trong những mô hình tính toán phổ biến và
thành công nhất trong lĩnh vực tính toán thông minh. Cùng với các kỹ thuật tính
toán thông minh khác như tính toán mờ (fuzzy computing), mạng Nơ-ron
(neural networks), hệ đa tác tử (multi- agent systems), trí tuệ bầy đàn (swarm
intelligence), giải thuật di truyền ngày càng phát triển, được áp dụng rộng rãi
trong các lĩnh vực của cuộc sống.
Đối với bài toán đa mục tiêu, đã có nhiều phương pháp nghiên cứu đề xuất ra
các thuật toán để giải quyết bài toán như: MOGA, NSGA2, SPEA2, SEAMO2,
… trong đó giải thuật SEAMO2 là hiệu quả hơn cả [4]. Với giải thuật SEAMO2,
việc thay thế cá thể vào quần thể (thực hiện chiến lược chọn lọc tự nhiên) thì độ
hội tụ về tập nghiệm tối ưu (với lần chạy ngắn) là chưa cao và khi quần thể
nghiệm đã đạt ngưỡng tối ưu (với lần chạy dài) thì sẽ mất nhiều thời gian để loại
cá thể không phù hợp. Chính vì vậy, tác giả mạnh dạn nghiên cứu phương pháp
cải tiến chiến lược chọn lọc tự nhiên trong giải thuật SEAMO2 để giải các bài
toán tối ưu đa mục tiêu trong luận văn: “Giải thuật di truyền cho bài toán đa
mục tiêu”.
2. Mục đích nghiên cứu
Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các toán tử trong giải thuật di truyền
(hay giải thuật tiến hóa nói chung) đặc biệt là toán tử chọn lọc tự nhiên để chọn
lọc và thay thế các lời giải nhằm tối ưu tập lời giải thu được giúp cho giải thuật
di truyền giải quyết hiệu quả các bài toán tối ưu đa mục tiêu.
Mục đích cụ thể của luận văn là sử dụng các toán tử di truyền khác nhau đối
với thuật toán SEAMO2, ứng dụng cho bài toán cái túi đa mục tiêu, thay đổi
chiến lược chọn lọc tự nhiên của thuật toán nhằm cải tiến thuật toán. Phương
pháp này sẽ được so sánh với kết quả của các thuật toán tối ưu đa mục tiêu khác
như: SPEA2, NSGA2, …[3,13,16,17].
Do đó mục tiêu của luận văn là: Nghiên cứu giải thuật di truyền cho bài toán
đa mục tiêu.
3. Nhiệm vụ nghiên cứu
Nghiên cứu các mô hình của giải thuật di truyền có áp dụng các nguyên lý
tiến hóa và trên cơ sở đó tiếp cận các ý tưởng t thuật toán di truyền để giải bài
toán cái túi đa mục tiêu như: NSGA2, SPEA2, SEAMO2, cách thức tìm nghiệm
của các thuật toán này để cải tiến thuật toán di truyền có áp dụng nguyên lý tiến
hóa SEAMO2.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Tìm hiểu về bài toán tối ưu đa mục tiêu, bài toán cái túi 0-1 đa mục tiêu.
Tìm hiểu về giải thuật tiến hóa, các mô hình giải thuật tiến hóa có thể áp
dụng cho bài toán cái túi 0 - 1 đa mục tiêu.
Xây dựng ứng dụng giải bài toán cái túi 0 - 1 đa mục tiêu với giải thuật
SEAMO2 và đề xuất phương pháp cải tiến giải thuật.
So sánh kết quả thực nghiệm của phương pháp đề xuất với các kết quả của
các thuật toán khác.
5. Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên tài liệu thu thập t nhiều nguồn (tài liệu, bài báo do giảng viên
hướng dẫn cung cấp, sách, báo, tạp chí, internet…) tổng hợp, phân tích và trình
bày lại theo sự hiểu biết của bản thân
Mở rộng các cách tiếp cận trước đây trên cơ sở phân tích đặc thù giải thuật,
bài toán cần giải quyết để đưa ra những ý kiến, đề xuất cải tiến hợp lý.
Ứng dụng những kết quả dựa trên nghiên cứu để xây dựng chương trình thực
nghiệm, t đó so sánh với kết quả của các thuật toán tối ưu đa mục tiêu khác.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links