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

Tóm tắt

Bài báo tập trung nghiên cứu, phân tích đánh giá một số trường hợp xảy ra trong chiến lược chọn lọc và thay thế cá thể vào quần thể của giải thuật SEAMO2 để tìm phương pháp cải tiến giải thuật để giải bài toán cái túi đa mục tiêu. Thông qua việc sử dụng, thay thế trường hợp lựa chọn ngẫu nhiên trong chiến lược chọn cá thể thay thế của giải thuật đó là lựa chọn cá thể xấu nhất (đáng thay thế nhất) trong một khoảng không gian giới hạn các cá thể. Kết quả thực nghiệm so với phương pháp cũ được thực hiện trước đó, cải tiến mới SEAMO2_LG cho thấy trong các thế hệ đầu của quần thể (hoặc khi chạy giải thuật với các lần chạy ngắn) thì việc tìm cá thể phù hợp để thay thế sẽ giúp cho quần thể hội tụ về biên Pareto nhanh hơn hoặc khi chạy với các lần chạy dài (số thế hệ lớn) thì ở các thế hệ cuối (khi quần thể đã đạt ngưỡng tối ưu) thì việc hạn chế không gian tìm kiếm sẽ giúp tiết kiệm thời gian.