PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình
Email: binhht@soict.hust.edu.vn
Evolution Strategy
2
Nội dung
Tổng quan Evolution Strategy (ES)
Các loại ES
Ví dụ minh họa
3
Tổng quan về Evolution Strategy
Evolution Strategy (Chiến lược tiến hóa –ES)
Thuộc lớp các thuật toán tiến hóa EAs, dựa trên quần thể
Lấy cảm hứng từ chiến lược chọn lọc tự nhiên
Rất hiệu quả cho việc tối ưusố thực
4
Tổng quan về Evolution Strategy
Cho hộp đen với hàm mục tiêu cần tối ưu f(x)
Không thể tính được đạo hàm, không lồi….
f(x) là tất định
Gọi 𝑝𝜃(𝑥) là phân phối của các lời giải tốt cho việc tối ưu
f(x)
Nếu dạng phân phối là xác định (giả sử gauss) thì
𝜃là tham số mang thông tin về lời giải tốt nhất
𝜃được cập nhật qua mỗi thế hệ trong EAs
5
Tổng quan về Evolution Strategy
Bắt đầu với giá trị khởi tạo 𝜃, Các thuật toán ES cập
nhật 𝜃theo 3 bước như sau:
Bước 1: Sinh một quần thể ban đầu P(t) , với Nmẫu.
𝑃𝑡 = { 𝑥𝑖,𝑓 𝑥𝑖, 𝑥𝑖~𝑝𝜃(𝑥)
Bước 2: Đánh giá các cá thể trong P(t)
Bước 3: Chọn một tập con cá thể có độ thích nghi tốt
nhất trong P(t) và cập nhật lại 𝜃
Bước 4: t = t+1và lặp lại bước 1 cho đến khi thỏa mã
ĐK dừng
