Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Kỹ thuật điểm knee gần đây được giới thiệu mang lại hiệu quả cải thiện giải thuật tiến hóa đa mục tiêu. Tuy nhiên, việc chọn giải pháp điểm knee có khoảng cách tới siêu phẳng cực biên nhỏ hơn thay vì điểm không là knee với khoảng cách siêu phẳng cực biên lớn hơn lại cho kết quả kém hơn. Bài báo đề xuất kỹ thuật lựa chọn thích ứng cho giải thuật tối ưu đa mục tiêu sử dụng điểm knee nhằm nâng cao chất lượng hiệu quả của giải thuật. | Kỹ thuật lựa chọn thích ứng cho giải thuật tiến hóa đa mục tiêu sử dụng điểm knee Kỹ thuật điện tử & Khoa học máy tính KỸ THUẬT LỰA CHỌN THÍCH ỨNG CHO GIẢI THUẬT TIẾN HÓA ĐA MỤC TIÊU SỬ DỤNG ĐIỂM KNEE NGUYỄN XUÂN HÙNG*, NGUYỄN LONG*, NGUYỄN ĐỨC ĐỊNH**, LÊ QUỐC VIỆT*** Tóm tắt: Trong thực tế các lĩnh vực của đời sống xã hội, bài toán tối ưu là một bài toán phổ biến được các nhà khoa học quan tâm giải quyết. Các bài toán tối ưu thực tế thường có nhiều hơn một mục tiêu và chúng xung đột với nhau. Lớp bài toán này được định nghĩa là lớp bài toán tối ưu đa mục tiêu. Có nhiều phương pháp để giải bài toán này, trong đó giải thuật tiến hóa được các nhà nghiên cứu áp dụng rộng rãi và hiệu quả. Giải thuật tiến hóa đa mục tiêu luôn hướng tới hai tính chất quan trọng đó là tính chất hội tụ và đa dạng của tập kết quả. Gần đây, các kỹ thuật chỉ dẫn được áp dụng để điều khiển quá trình tiến hóa đạt được sự cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác, từ đó nâng cao chất lượng hội tụ và đa dạng cho tập giải pháp đạt được. Kỹ thuật điểm knee gần đây được giới thiệu mang lại hiệu quả cải thiện giải thuật tiến hóa đa mục tiêu. Tuy nhiên, việc chọn giải pháp điểm knee có khoảng cách tới siêu phẳng cực biên nhỏ hơn thay vì điểm không là knee với khoảng cách siêu phẳng cực biên lớn hơn lại cho kết quả kém hơn. Bài báo đề xuất kỹ thuật lựa chọn thích ứng cho giải thuật tối ưu đa mục tiêu sử dụng điểm knee nhằm nâng cao chất lượng hiệu quả của giải thuật. Từ khóa: Tối ưu đa mục tiêu, Độ đo đa mục tiêu, MOEA, GD, IGD, HV, KnEA, Lựa chọn thích ứng. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong lĩnh vực tối ưu đa mục tiêu, vấn đề sử dụng các kỹ thuật để chỉ dẫn giải thuật tiến hóa đa mục tiêu để cải thiện chất lượng thuật toán được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu giải quyết. Trong [1] các tác giả đề xuất phương pháp mà các cá thể trong quần thể được xếp hạng sau đó chia thành các lớp, sử dụng giá trị khoảng cách mật độ (crowding distance) để chỉ .
