AIO2023 230804 Zoom Cốc Cốc 2023 08 14 17 33 42
Tóm tắt ngắn:
- Bài giảng giới thiệu về thuật toán di truyền (Genetic Algorithm - GA), một phương pháp tối ưu hóa lấy cảm hứng từ quá trình tiến hóa sinh học.
- Các điểm chính được thảo luận bao gồm: khái niệm chọn lọc tự nhiên, trao đổi thông tin (crossover), đột biến (mutation), và các phương pháp lựa chọn cá thể (selection) như roulette wheel selection và tournament selection. Các ví dụ cụ thể như bài toán One Max và bài toán tối ưu hóa hàm đa biến được sử dụng để minh họa. Thuật toán B-colony cũng được đề cập như một thuật toán tối ưu hóa khác.
- Ứng dụng của GA được đề cập đến các bài toán tối ưu hóa trong nhiều lĩnh vực, bao gồm kế hoạch sản xuất, thiết kế máy bay, xử lý ảnh và điều khiển robot.
- Các quá trình được mô tả chi tiết gồm: mã hóa bài toán thành dạng biểu diễn gen, tính toán hàm fitness, lựa chọn cá thể, trao đổi thông tin, đột biến, và quá trình lặp lại cho đến khi đạt được điều kiện dừng. Phương pháp elitism để giữ lại các cá thể tốt nhất cũng được giải thích.
Tóm tắt chi tiết:
Bài giảng được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu thuật toán di truyền và lý thuyết cơ bản: Bài giảng bắt đầu bằng việc giới thiệu thuật toán di truyền (GA) như một phương pháp tối ưu hóa dựa trên quá trình tiến hóa sinh học. Giảng viên so sánh hai cách tiếp cận: bottom-up (từ dưới lên) và top-down (từ trên xuống), nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu cả lý thuyết và ứng dụng. GA được định nghĩa là một phần của nhóm thuật toán tiến hóa (evolutionary algorithm), lấy cảm hứng từ hiện tượng chọn lọc tự nhiên và kế thừa trong tự nhiên. Hai thành phần chính của GA được nêu ra: chọn lọc tự nhiên và kế thừa (trao đổi thông tin và đột biến).
Phần 2: Bốn tính chất chính của thuật toán di truyền: Giảng viên tóm tắt bốn tính chất chính của GA được rút ra từ quan sát quá trình tiến hóa sinh học: tính quần thể (multiple individuals), chọn lọc tự nhiên (natural selection), trao đổi thông tin (crossover), và sinh ra thế hệ mới (new population). Giảng viên nhấn mạnh rằng đây không phải là chân lý tuyệt đối và khuyến khích người học có tư duy phản biện.
Phần 3: Thiết kế thuật toán di truyền: Phần này tập trung vào việc thiết kế thuật toán GA dựa trên bốn tính chất đã nêu. Giảng viên giải thích cách biểu diễn lời giải của bài toán dưới dạng cá thể (individual) trong quần thể (population), và cách sử dụng hàm fitness để đánh giá chất lượng của mỗi cá thể. Bài toán One Max được sử dụng làm ví dụ minh họa.
Phần 4: Các bước chính của thuật toán di truyền: Ba bước chính của GA được trình bày chi tiết:
- Selection: Giảng viên giải thích các phương pháp selection như roulette wheel selection (quay vòng quay) và tournament selection (giải đấu), nhấn mạnh vào việc sử dụng ngẫu nhiên để đảm bảo tính đa dạng và tránh hội tụ cục bộ.
- Crossover: Giảng viên giải thích mục tiêu của crossover là khai thác thông tin từ các cá thể tốt để tạo ra các cá thể tốt hơn. Các phương pháp như one-point crossover và uniform crossover được đề cập.
- Mutation: Giảng viên giải thích vai trò của mutation là giới thiệu các gen mới vào quần thể, giúp tránh hội tụ cục bộ và duy trì tính đa dạng.
Phần 5: Áp dụng thuật toán di truyền vào các bài toán cụ thể: Giảng viên áp dụng GA vào ba bài toán khác nhau:
- Bài toán One Max: Đây là ví dụ được sử dụng xuyên suốt bài giảng để minh họa các bước của GA.
- Bài toán tối ưu hóa hàm đa biến: Giảng viên chỉ ra cách chuyển đổi bài toán tìm cực tiểu thành bài toán tìm cực đại bằng cách sử dụng hàm nghịch đảo của hàm mục tiêu.
- Bài toán dự đoán giá nhà: Giảng viên minh họa cách áp dụng GA để tìm các tham số của một mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà.
Phần 6: Thảo luận và kết luận: Giảng viên thảo luận về các vấn đề như kích thước quần thể, số lần lặp, và việc so sánh hiệu quả của GA với các thuật toán khác như B-colony. Giảng viên cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ bài toán cụ thể để tối ưu hóa quá trình mã hóa và hàm fitness. Cuối cùng, giảng viên đề cập đến các ứng dụng rộng rãi của GA trong nhiều lĩnh vực và những hạn chế của nó khi xử lý các bài toán có số chiều lớn. Phương pháp elitism được đề cập như một kỹ thuật để cải thiện hiệu quả của thuật toán.
Giảng viên sử dụng nhiều ví dụ mã nguồn Python để minh họa các bước của thuật toán, giúp người học dễ dàng hiểu và thực hành. Nhiều câu hỏi của người học được giải đáp trong suốt bài giảng, làm rõ hơn các khái niệm và phương pháp.