Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.2 - TS. Ngô Hữu Phúc

Nhập môn Trí tuệ nhân tạo<br /> Chương 4-2<br /> Các phương pháp tìm kiếm<br /> có sử dụng thông tin<br /> Biên soạn: TS Ngô Hữu Phúc<br /> Bộ môn Khoa học máy tính<br /> ĐT: 098 56 96 580<br /> eMail: ngohuuphuc76@gmail.com<br /> 1<br /> <br /> Chương 4-2: Giải thuật Gene<br /> <br /> Nội dung<br />  Thuật toán Gen<br />  Các thành phần cơ bản của thuật toán gen<br />  Các khuyến cáo khi sử dụng thuật toán gen<br />  Ưu và nhược điểm của thuật toán gen<br /> <br /> 2<br /> <br /> Chương 4-2: Giải thuật Gene<br /> <br /> 10.4.1. Thuật Toán Gene (GAs)<br />  GAs (John Holland, 1975) mô phỏng tiến hóa tự nhiên<br /> <br /> (Darwinian Evolution) ở mức gen sử dụng tư tưởng của<br /> chọn lọc tự nhiên (survival of the fittest)<br />  Một cá thể (nhiễm sắc thể) (chromosome) mô tả một lời giải<br /> <br /> ứng viên của bài toán.<br />  Một tập các cá thể “alive”, gọi là quần thể (population) được<br /> <br /> tiến hóa từ thế hệ này tới thế hệ khác phụ thuộc vào sự thích<br /> nghi của các cá thể.<br />  Kỳ vọng (Hope): Thế hệ mới sinh ra sẽ chứa lời giải tốt của<br /> <br /> bài toán.<br /> 3<br /> <br /> Chương 4-2: Giải thuật Gene<br /> <br /> 10.4.2. Mô tả thuật toán Gene<br />  Ban đầu, sinh ra thế hệ khởi tạo với quần thể