Mã hóa thập phân
? Bộ gien gom m 10 ký hiệu 0 1 2 9 , 1, 2, , 9
? Mỗi biến được mã hóa thành một đoạn gien: mỗi đoạn gien
gồm có:
? 1 gien để biểu diễn dấu của biến
? các gien còn lại biểu diễn các chữ số có nghĩa
? Qui ươc c gien mã hoa a dau: u: ⎨ ⎧Giátrị gien bằng 0 - 4 : dấu −
? Vị trí dấu chấm thập phân của mỗi gien đươc lưu trữ để sử dung
⎩
Giátrị gien bằng 5 - 9 : dấu +
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 61
khi giải mãThí dụ 3
? Nếu sử dụng cách mã hóa thập phân với 5 chữ số có nghĩa thì
đoạn gien biểu diễn biến θi = −56.4172 là si = (056417), đồng
thời lưu trữ vị trí dấu chấm thập phân là 2.
? Nếu sử dụng cách mã hóa thập phân với 4 chữ số có nghĩa, vị trí
dấu chấm thập phân là 0 thì đoạn gien si = (71428), sẽ được giải
mã thành lời giải θi = 0.1428.
2 April 2010 © H. T. Hồn
122 trang |
Chia sẻ: trungkhoi17 | Lượt xem: 453 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Hệ thống điều khiển thông minh - Chương 2: Lý thuyết cơ sở - Huỳnh Thái Hoàng, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0
Percent full
Hàm liên thuộc của hai tập mờ mô tả
hai giá trị ngôn ngữ "cao", "thấp"
Biến ngôn ngữ là biến chỉ nhận các giá trị ngôn ngữ.
Thí dụ: Biến ngôn ngữ “mực chất lỏng” có thể nhận hai giá
trị ngôn ngữ là “thấp” và “cao”
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 17
Mệnh đề mờ
ĐỊNH NGHĨA
Mệnh đề mờ, ký hiệu P~ , là phát biểu có chứa thông tin không rõ ràng.
Trong kỹ thuật, các phát biểu sau đây là các mệnh đề mờ:
- "Nhiệt độ" là "cao"
- "Mưc chất lỏng" là "thấp"ï
- "Vận tốc" là "trung bình",
⇒Mệnh đề mờ là phát biểu có dang: ï
"biến ngôn ngữ " là "giá trị ngôn ngữ ".
Về mặt toán học, mệnh đề mờ là biểu thức:
AxP ~:~ ∈
Tập mờ A~ đặc trưng cho giá trị ngôn ngữ trong mệnh đề mờ.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 18
Mệnh đề mờ
GIÁ TRỊ THẬT CỦA MỆNH ĐỀ MỜ
Khác với mệnh đề kinh điển chỉ có hai khả năng sai hoặc đúng
(0 hoặc 1), giá trị thật của mệnh đề mờ là một giá trị bất kỳ nằm
trong đoạn [0,1]. Gọi )~(PT là giá trị thật của mệnh đề mờ P~ :
)()~( xPT μ ~A=
Biểu thức trên cho thấy "độ đúng" của mệnh đề AxP ~:~ ∈ bằng
độ phụ thuộc của x vào tập mờ A~ .
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 19
Các phép tốn trên mệnh đề mờ
PHÉP PHỦ ĐỊNH
Cho mệnh đề mờ AxP ~:~ ∈ .
Phủ định của mệnh đề P~ là mệnh đề :
AxP ~:~ ∉
Giá trị thật của mệnh đề phủ định:
)(1)~(1)~( ~ xPTPT Aμ−=−=
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 20
Các phép tốn trên mệnh đề mờ
PHÉP HỢP
Hợp của hai mệnh đề mờ AxP ~:~ ∈ , BxQ ~:~ ∈ là mệnh đề
xác định bởi
AxQP ~:~~ ∈∨ hoặc Bx ~∈
⇒ BAxQP ~~:~~ ∪∈∨
Giá trị thật của mệnh đề hợp là:
)()~~( ~~ xQPT BA∪=∨ μ
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 21
Các phép tốn trên mệnh đề mờ
PHÉP GIAO
Giao của hai mệnh đề mờ AxP ~:~ ∈ , BxQ ~:~ ∈ là mệnh đề
xác định bởi
AxQP ~:~~ ∈∧ và Bx ~∈
~~~~⇒ BAxQP : ∩∈∧
Giá trị thật của mệnh đề giao là:
)()~~( QPT ~~ xBA∩=∧ μ
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 22
Các phép tốn trên mệnh đề mờ
PHÉP KÉO THEO (IMPLICATION)
Mệnh đề kéo theo:
:
~~ QP→ Nếu Ax ~∈ thì Bx ~∈
trong đó mệnh đề AxP ~:~ ∈ được gọi là mệnh đề điều kiện và
h đ à Q ~~ đ i l ø ä h đ à k á l ämện e Bx: ∈ ược gọ a men e et uan.
Giá trị thật của mệnh đề kéo theo được xác định bởi toán tử
I (Implication) .
))(),(()~~( ~~ xxIQPT BA μμ=→
Các toán tử I thường sử dụng để xác định giá trị thật của
mệnh đề kéo theo MIN và PROD.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 23
Qui tắc mờ
Qui tắc mờ là phát biểu nếu−thì, trong đó mệnh đề điều kiện và
ä h đ à k át l ä l ø ù ä h đ à ờ T ä h đ à đi à ki ämen e e uan a cac men e m . rong men e eu en
có thể có các phép giao, phép hợp hoặc phép phủ định.
Thí dụ phát biểu sau đây là một qui tắc mờ:
nếu x1 là 1
~A và x2 là 2
~A thì y là B~
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 24
Hệ qui tắc mờ
Hệ qui tắc mờ gồm nhiều qui tắc mờ.
Thí dụ hệ k qui tắc mờ đối với n biến ngõ vào có dạng như sau:
r1: nếu x1 là 1,1
~A va ø va ø nx là 1,
~
nA thì y là 1
~B
r2: nếu x1 là 2,1
~A va ø va ø nx là 2,
~
nA thì y là 2
~B
rk: nếu x1 là kA ,1
~ va ø va ø nx là knA ,
~ thì y là kB
~
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 25
Suy luận mờ
Giả sử chúng ta có qui tắc mờ:
nếu x là A~ thì y là B~
Nếu biết ngõ vào x là A′~ thì có thể suy ra giá trị ngõ ra y là
B′~ được không? Nếu được thì B′~ được tính bằng cách nào?
~ ~ nếu x là A thì y là B
x là A′~
y là B′~ ?
Câu trả lời là được. Quá trình suy ra giá trị B′~ được gọi là
sự suy luận mờ .
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 26
Phương pháp suy diễn MAX-MIN
Xét qui tắc thứ k của một hệ qui tắc mờ:
rk: nếu (x1 là kA1
~ ) và ( x2 là kA2
~ ) thì (y là kB
~ )
Giả sử ngõ vào x1 là 1
~A′ và x2 là 2~A′ , tìm y.
Ngõ ra y tính theo phương pháp suy diễn MAX−MIN như sau:
Nếu và thìα1k
1
kA1
~
1
~A′
α2k
1
kA2
~
2
~A′
β
1
kB
~
B′~
x1 x2
k
y
k
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 27
Phương pháp suy diễn MAX-PROD
Xét qui tắc thứ k của một hệ qui tắc mờ:
rk: nếu (x1 là kA1
~ ) và ( x2 là kA2
~ ) thì (y là kB
~ )
Giả sử ngõ vào x1 là 1
~A′ và x2 là 2~A′ , tìm y.
Ngõ ra y tính theo phương pháp suy diễn MAX−PROD như sau:
Nếu và thì
1
kA1
~
1
~A′
α
1
kA2
~
2
~A′
1
kB
~
B′~βkα1k
x1
2k
x'2 x2 y
k
y'
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 28
Suy luận từ hệ qui tắc mờ
Kết quả suy luận của hệ qui tắc mờ bằng hợp kết quả suy luận
của từng qui tắc. Thí dụ: xét hệ gồm 2 qui tắc mờ:
r1: nếu (x1 là 11
~A ) và ( x2 là 21
~A ) thì (y là 1
~B )
r : nếu (x là ~A ) và ( x là ~A ) thì (y là ~B ) 2 1 12 2 22 2
Giả sử ngõ vào x1 là 1
~A′ và x2 là 2~A′
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 29
Suy luận từ hệ qui tắc mờ
Nếu và thìα111
11
~A 1
~A′
1
21
~A 2
~A′
1
1
~B
~′
x1
α21
x'2 x2
β1
y
1B
~A~A′ ~B~A ~A′
Nếu và thìα12
1
121
β2
1
2
2
~B′α22
1
22 2
2
~B1
~B
x1 yx'2 x2
1
B′~
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 30
y
Hệ mờ
Hệmờ cơ bản
Tiền Mờ
Hệ qui tắc
Giải Hậu
xử lý hóa Phương pháp
suy diễn
mờ xử lý
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 31
Khối tiền xử lý
Tín hiệu vào bộ điều khiển thường là giá trị rõ từ các mạch đo, bộ
tiền xử lý cĩ chức năng xử lý các giá trị đo này trước khi đưa vào
bộ điề khiể ờ bả u n m cơ n.
Khối tiền xử lý cĩ thể:
Lượng tử hĩa hoặc làm trịn giá trị đo .
Chuẩn hĩa hoặc tỉ lệ giá trị đo vào tầm giá trị chuẩn.
Lọc nhiễu.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 32
ố ế ổ
Mờ hĩa
Kh i mờ hĩa cĩ chức năng bi n đ i giá trị rõ sang giá trị ngơn
ngữ, hay nĩi cách khác là sang tập mờ, vì hệ qui tắc mờ chỉ cĩ thể
suy diễn trên các tập mơ.
1
A~′
1
A~′
1
A~′
(a) (b) (c)
Tập mờ ở ngõ ra của khâu mờ hóa
x x' xx'−1 +1% xx'
(a) Tập mờ A~′ khi tín hiệu vào x' không có sai số, không có nhiễu
(b) Tập mờ A~′ khi tín hiệu vào x' có sai số ±1%
~′ ã á
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 33
(c) Tập mờ A khi tín hiệu vào x' có nhieu phân bo Gauss
Hệ qui tắc mờ
ắ ể ể ễ Hệ qui t c mờ cĩ th xem là mơ hình tốn học bi u di n tri thức,
kinh nghiệm của con người trong việc giải quyết bài tốn dưới
dạng các phát biểu ngơn ngữ.
Cĩ hai loại qui tắc điều khiển thường dùng:
Qui tắc mờ Mamdani
Qui tắc mờ Sugeno
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 34
Đ â l ø l i i é đ d ø ù ù d đ à i â û
Qui tắc Mamdani
ay a oạ qu tac ược ung trong cac ưng ụng au t en cua
điều khiển mờ (Mamdani, 1974; Assilian, 1974; Mamdani và
Assilian, 1975) và có dạng tổng quát sau đây:
ri: nếu (x1 là iA ,1
~
) và và ( xn là inA ,
~
)
thì (y1 là iB ,1
~
), , (ym là imB ,
~
)
Trong đó: n làsố tín hiệu vào
m là số tín hiệu ra
ki 1 ới k l ø á i t é đi à khi å ..= , v a so qu ac eu en.
Qui tắc mờ Mamdani là loại qui tắc mờ đã xét trong các chương
t ướ K át l ä û i t é đi à khi å ờ M d i l ø ä h đ à ờr c. e uan cua qu ac eu en m am an a men e m .
Thí dụ một qui tắc mờ Mamdani như sau:
nếu sai số "lớn" và tốc độ thay đổi sai số "nhỏ"
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 35
thì tín hiệu điều khiển "lớn"
é å
Qui tắc Sugeno
Qui tac mờ này được Sugeno đưa ra vào năm 1983 và có dạng tong
quát như sau:
ri: nếu (x1 là iA ,1
~
) và và ( xn là inA
~ ) ,
thì ),...,( 1,11 ni xxfy = , , ),...,( 1, nimm xxfy =
Kết luận của qui tắc điều khiển mờ Sugeno là hàm của các tín hiệu
à åvào bộ đieu khien.
Nếu dùng hàm tuyến tính ở kết luận thì qui tắc mờ Sugeno có dạng:
á A
~ A~ ∑+ n xbby ri: neu (x1 là i,1 ) và và ( xn là in, ) thì == j iiji 1 ,,0
Thí dụ: nếu e "lớn" và Δe "nhỏ" thì u = 4e + 2Δe
T đ ù l ø í hi ä đi à khi å l ø i á ø Δ l ø đ h ø b ä h á rong o u a t n eu eu en, e a sa so va e a ạo am ac n at
của sai số
Qui tắc mờ Sugeno có thể đơn giản hơn khi cho bj,i = 0, ( nj ..1= , n là
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 36
số tín hiệu vào). Khi đó kết luận của qui tắc mờ Sugeno là hằng số.
Giải mờ
Ngõ ra của bộ điều khiển mờ là các giá trị ngơn ngữ, hay nĩi cách
khác là các tập mờ. Trong khi đĩ các đối tượng điều khiển chỉ
“hiể ” đ á iá ị ậ lý ( iá ị õ) ì ậ ầ hải h ểu ược c c g tr v t g tr r , v v y c n p c uy n
các tập mờ ở ngõ ra bộ điều khiển mờ sang giá trị rõ. Quá trình này
gọi là giải mờ (defuzzification) .
Các phương pháp giải mờ cĩ thể qui vào hai nhĩm chính:
Giải mờ dựa vào độ cao.
Giải mờ dựa vào điểm trọng tâm.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 37
Các phương pháp giải mờ dựa vào độ cao
1
μ
1
μ
Phương pháp độ cao Phương pháp trung bình
0 y* y 0 a y* b y
của độ phụ thuộc cực đại
1
μ cận phải cực đại
*
Phương pháp cận trái cực đại (hay cận phải cực đại)
0 y y
cận trái cực đại
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 38
Các phương pháp giải mờ dựa vào trọng tâm
1
μ
1
μ
0 y* y 0 y* y
Phương pháp trọng tâm (COG) Phương pháp trọng tâm vùng
có diện tích lớn nhất
1
μ
.5
.9
Phương pháp trung bình có trọng số
0 a b y
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 39
Khối hậu xử lý
ể ẩ Chuy n giá trị chu n hĩa [-1, 1] (khơng thứ nguyên) thành giá trị
vật lý.
Khuếch đại .
Mạch tích phân,
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 40
MANG THẦN KINHÏ
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 41
Tế bào thần kinh
[ ]Tmxxx K21=x
[ ]Twww K21=w
vector tín hiệu vào tế bào thần kinh
vector trọng số tế bào thần kinh
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 42
m
Hàm xử lý ngõ vào tế bào thần kinh
ế
θθ −=−⎟⎟⎠
⎞
⎜⎜⎝
⎛== ∑ xwTm jj xwnetf
Hàm tuy n tính (linear function):
=j 1
Hàm tồn phương (quadratic function):
θ−⎟⎟⎠
⎞
⎜⎜⎝
⎛== ∑
=
m
j
jj xwnetf
1
2
Hàm cầu (spherical function):
θρθρ −−−=−⎟⎟⎠
⎞
⎜⎜⎝
⎛ −== −− ∑ )()()( 2
1
22 wxwx T
m
j
jj wxnetf
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 43
=
Hàm tác động
ế Hàm tuy n tính:
dố b h
ffa =)(
⎪⎧ >11 fnếu Hàm c ão ịa
⎪⎩
⎨
<
≤≤=
00
10)(
f
fffa
nếu
nếu
Hàm tuyến tính bão hịa
⎪
⎪⎨
⎧
≤≤
>
= 10
11
)( ff
f
fa nếu
nếu
⎩ −<− 11 fnếu
fa = 1)( Hàm dạng S đơn cực fe λ−+1
12)( −=fa Hàm dạng S lưỡng cực
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 44
1+ − fe λ
Các dạng hàm tác động
Hàm dốc bão hịa Hàm dạng S đơn cực
Hàm tuyến tính
Hàm tuyến tính bão hịa Hàm dạng S lưỡng cực
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 45
Mạng truyền thẳng 3 lớp
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 46
Biểu thức ngõ ra mạng truyền thẳng 3 lớp
Tổ ĩ t ố tí hiệ à tế bà thầ ki h thứ ở lớ ẩng c rọng s n u v o o n n q p n:
∑
=
= m
j
jqjq xvnet
1
Ngõ ra tế bào thần kinh thứ q ở lớp ẩn:
( ) ⎟⎟⎞⎜⎜⎛== ∑m jqjhqhq xvanetaz ⎠⎝ =j 1
Tổng cĩ trọng số tín hiệu vào tế bào thần kinh thứ i ở lớp ra:
∑
=
=
l
q
qiqi zwnet
1
( ) ⎟⎟⎞⎜⎜⎛== ∑
l
qiqoioi zwanetay
Ngõ ra tế bào thần kinh thứ i ở lớp ra:
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 47
⎠⎝ =q 1
Thuật tốn huấn luyện cập nhật trọng số mạng
Cậ hật t ố lớp n rọng s p ra:
)()()()1( kzkkwkw qoiiqiq ηδ+=+
Trong đĩ: ))](())][()([()( knetakykdk ioiioi ′−=δ
Cập nhật trọng số lớp ẩn:
n ⎤⎡
)()()()1( kxkkvkv jhqqjqj ηδ+=+
))(()()()(
1
knetakwkk qh
i
iqoihq ′⎥⎦⎢⎣
= ∑
=
δδTrong đĩ:
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 48
Mạng hàm cơ sở xuyên tâm
∑∑
−−ll q2σ
μx
==
==
q
iq
q
qiqi
qewzwy
11
Ngõ ra mạng RBF:
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 49
)()( q
T
qq μμμ −−=− xxxTrong đĩ
Thuật tốn huấn luyện mạng RBF
Cá h 1 dù th ật t á l t ề để h ấ l ệ RBFc : ng u o n an ruy n ngược u n uy n mạng
Cách 2: huấn luyện mạng RBF qua 2 bước:
¾ Bước 1: Xác định tâm và độ phân tán của các hàm cơ sở dùng
giải thuật phân nhĩm
ố¾ Bước 2: Xác định trọng s lớp ra dùng giải thuật bình phương
tối thiểu.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 50
GIẢI THUẬT DI TRUYỀN
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 51
Giới thiệu GA
GA l ø i ûi h ki á l øi i ûi ái h û h ù h a g a t uật tìm em ơ g a to ưu p ong t eo qua trìn
tiến hóa của sinh vật trong tự nhiên.
Quá trình tiến hóa:
Chọn lọc tự nhiên (Natural Selection)
Lai ghép (sinh sản) (Crossover)
Đột biến (Mutation)
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 52
Lưu đồ giải thuật
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 53
Giải bài toán dùng giải thuật di truyền
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 54
Giải bài toán dùng giải thuật di truyền
øi ù ái h ù b û à i ûi l h đi à khi å Ba toan to ưu oa cơ an can g a trong ĩn vực eu en:
min J(θ)
với θ [θ θ θ ]T = 1, 2,, n
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 55
Mã hóa
h ù hị h Mã oa n p ân
Mã hóa thập phân
Mã hóa số thưc ï
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 56
Mã hóa nhị phân
i à h i k ù hi 0 ø 1 Bộ g en gom a y ệu va .
Mỗi biến được mã hóa thành một đoạn gien, chuỗi NST gồm
nhiều đoan gien ï .
Giả sử:
Biến θ cần tìm trong đoan θ ≤θ ≤ θ i ï i min i imax
Biến θi được mã hóa thành chuỗi nhị phân có độ dài Li
Chiều dài của đoan gien đươc xác định dưa trên độ chính xác ï ï ï
mong muốn tương ứng với mỗi biến:
⎟⎞⎜⎛ − iiL θθ minmaxl
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 57
⎟⎠⎜⎝
=
i
i ε2og
Mã hóa nhị phân
M ãi đ õ hị h â đươ i ûi õ)(o oạn ma n p an ïc g a ma
thành giá trị của biến θi như sau:
,,,..., 0121, iiiLii sssss i −=
)(
12
minmax
min iL
ii
ii sDVi −
−+= θθθθ
1L
trong đó DV(si) là giá trị thập phân của chuỗi si
∑−
=
=
0
.2)(
i
j
ij
j
i ssDV
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 58
Thí dụ 1
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 59
Thí dụ 2:
h ù hị h b øi ù ị h ø Mã oa n p ân a toan tìm cực tr am:
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 60
Mã hóa thập phân
Bộ gien gồm 10 ký hiệu 0 1 2 9 , , ,,
Mỗi biến được mã hóa thành một đoạn gien: mỗi đoạn gien
gồm có:
1 gien để biểu diễn dấu của biến
các gien còn lại biểu diễn các chữ số có nghĩa
Qui ước gien mã hóa dấu: ⎨⎧ −dấu:4-0 bằnggientrịGiá
Vị trí dấu chấm thập phân của mỗi gien đươc lưu trữ để sử dung
⎩ + dấu :9-5 bằnggien trị Giá
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 61
ï ï
khi giải mã
Thí dụ 3
Nếu sử dụng cách mã hóa thập phân với 5 chữ số có nghĩa thì
đoạn gien biểu diễn biến θi = −56.4172 là si = (056417), đồng
thời lưu trữ vị trí dấu chấm thập phân là 2.
Nếu sử dụng cách mã hóa thập phân với 4 chữ số có nghĩa, vị trí
dấu chấm thập phân là 0 thì đoạn gien si = (71428), sẽ được giải
mã thành lời giải θi = 0.1428.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 62
Thí dụ 4
M h ù hậ h â b øi ù ì ị h ø ã oa t p p an a toan t m cực tr am:
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 63
Hàm thích nghi
ø h h hi d ø đ å đ ù h i ù ù ù h å ù h å ø ù đ Ham t íc ng ung e an g a cac ca t e, ca t e nao co ộ
thích nghi tốt hơn sẽ tồn tại qua quá trình chọn lọc tự nhiên và
có nhiều cơ hội để lai ghép.
Thường hàm thích nghi chính là hàm cần tìm cực trị hoặc biến
đổi tương đương của hàm cần tìm cực trị.
Các hàm thích nghi thường dùng:
Bài toán tìm cực đại hàm )(θJ
Bài toán tìm cưc tiểu hàm
CJfitness += )(θ
)(θJ ï
CJ
fitness += )(
1
θ
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 64
Chọn lọc tự nhiên
N â t é ơ b û û ù hươ h ù h l l ø NST ù đ äguyen ac c an cua cac p ng p ap c ọn ọc a co o
thích nghi càng cao thì có xác suất chọn lựa càng lớn.
Các phương pháp chọn lọc
Chọn lọc tỉ lệ
Chọn lọc đấu vòng
Ch l étọn ọc ca
Chọn lọc sắp hạng tuyến tính
Chọn lọc sắp hạng lũy thừa.
Cường độ chọn lọc
σ
MMI −=
*
trong đó M và M* là độ thích nghi trung bình của quần thể
trước và sau chọn lọc, σ2 là phương sai của độ thích nghi trước
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 65
chọn lọc
Chọn lọc tỉ lệ
Xác suất chon loc tỉ lệ với độ thích nghiï ï
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 66
Chọn lọc đấu vòng
Chon ra t cá thể ngẫu nhiên (t goi là qui mô đấu vòng) cá thểï ï ,
nào có độ thích nghi tốt nhất trong t cá thể trên sẽ được chọn
để lai ghép. Lặp lại N lần bước trên để chọn đủ N cá thể.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 67
Chọn lọc cắt
Chon loc cắt với mức ngưỡng T (T ∈ [0 1]) chỉ có T N cá thểï ï , , .
tốt nhất mới có cơ hội được lựa chọn và xác xuất chọn lựa của
các cá thể này như nhau.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 68
Chọn lọc cắt
)2/( 2
2
11)( Cfe
T
TI −= π
∫∞ −=
Cf
f dfeT )2/(
2
2
1
π
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 69
Chọn lọc sắp hạng tuyến tính
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 70
Chọn lọc sắp hạng tuyến tính
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 71
Chọn lọc sắp hạng tuyến tính
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡ −−+=
1
1)1(21
N
k
N
pk ηη −
π
ηη )1()( −=I
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 72
Chọn lọc sắp hạng lũy thừa
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 73
Chọn lọc sắp hạng lũy thừa
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 74
Chọn lọc sắp hạng lũy thừa
)..1(; Nkcp N jN
kN
k == ∑
−
1cj=
−
απα )/ln(ln588.0)( ≈I α69.3
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 75
Lai ghép (Crossover)
i h ù k á h đ đi å û h i S h đ å h i La g ep et ợp ặc em cua a N T c a mẹ e tạo ra a
NST con với triển vọng cha mẹ tốt sẽ tạo ra con tốt hơn.
Phép lai ghép thường không tác động đến tất cả các NST mà
trái lại chỉ xảy ra giữa hai NST cha mẹ được lựa chọn ngẫu
nhiên với xác suất pC (gọi là xác suất lai ghép).
é é ã Nguyên tac thực hiện phép lai ghép là bat cặp ngau nhiên hai
NST trong quần thể sau khi đã qua bước chọn lọc để tạo ra hai
NST con, mỗi NST con thừa hưởng một phần gien của cha, một
phần gien của mẹ.
Các phương pháp lai ghép:
å Lai ghép một điem
Lai ghép nhiều điểm
Lai ghép đều
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 76
Lai ghép một điểm
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 77
Lai ghép nhiều điểm
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 78
Lai ghép đều
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 79
Đột biến (Mutation)
h ù ù đ bi á h đ åi ã hi h hi à P ep toan ột en t ay o ngau n ên một oặc n eu gene
của một cá thể để làm tăng sự đa dạng về cấu trúc trong quần
thể.
Đột biến chỉ được phép xảy ra với xác xuất pM thấp.
Các phương pháp đột biến
Đột biến một biến
Đột biến nhiều điểm
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 80
Đột biến một điểm
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 81
Đột biến nhiều điểm
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 82
Các thông số của giải thuật di truyền
h h ù à h å 20 30 Kíc t ươc quan t e: -
Xác suất lai ghép: 0.8-0.9
Xác suất đột biến: 0 01 0 1. - .
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 83
Thí dụ: GA tìm cực tiểu hàm
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 84
Giải bài toán dùng giải thuật di truyền
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 85
Thí dụ GA tìm cực tiểu hàm (tt)
h ù Mã oa:
Mã hóa thập phân
Mỗi lời giải của bài toán tìm cưc trị là một cặp (x x ) đươcï 1, 2 ï
mã hóa thành chuỗi NST có dạng như sau:
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 86
Thí dụ GA tìm cực trị hàm (tt)
ø h h hi Ham t íc ng :
fitness = 1
Kích thước quần thể là N=20
Cxxf +),( 21
Khởi động: thế hệ đầu khởi động ngẫu nhiên.
Các phép toán di truyền:
chọn lọc tỉ lệ
lai ghép 2 điểm với xác suất pC=0.9
á à á đột bien đeu với xác suat pM=0.1
lưu giữ NST ưu việt trong quá trình tiến hóa.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 87
Thí dụ GA tìm cực trị hàm (tt)
á û h h h Ket qua c ạy c ương trìn :
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 88
Thí dụ: GA tìm đường đi ngắn nhất
é á åHoạch định đường đi ngan nhat cho robot di động giữa M điem có
tọa độ biết trước để robot thực hiện một tác vụ nào đó.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 89
Giải bài toán dùng giải thuật di truyền
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 90
Thí dụ GA tìm đường đi ngắn nhất
h ù Mã oa:
Đặt tên cho các điểm mà robot cần phải di chuyển tới là các
số tư nhiên 1 2 Mï , ,, .
Một lời giải của bài toán tìm đường đi được mã hóa thành
một chuỗi NST gồm có các gien là tên của các điểm
Chú ý do đường đi phải qua tất cả các điểm nên chuỗi NST
hơp lệ phải có tên của tất cả các điểm và không có gien nàọ
có giá trị giống nhau.
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 91
Thí dụ GA tìm đường đi ngắn nhất
ø h h hi Ham t íc ng :
Gọi là tọa độ của điểm thứ
D là độ dài đoan đường mà robot phải di chuyển
))(),(( iyix )..1(, Mii =
ï .
Độ dài đường đi tương ứng với chuỗi NST gồm các gien
đươc tính theo công thức:],,,[ 21 Mggg K ï
2
2
1
2
1 )]()([)]()([
M
i
iiii gygygxgxD +−+−= ∑ −−
å å
2
1
2
1 )]()([)]()([ MM gygygxgx −+−+
=
Bài toán tìm cực tieu đường đi D được chuyen thành bài toán
tìm cực đại hàm thích nghi định nghĩa như sau:
1
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 92
D
fitness =
Thí dụ GA tìm đường đi ngắn nhất
Ch l hi ọn ọc tự n ên:
Áp dụng phương pháp chọn lọc sắp hạng tuyến tính với hệ số
chon loc là 5.0=−ηï ï
Chú ý rằng các phương pháp chọn lọc khác cũng có thể áp
dụng
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 93
Thí dụ GA tìm đường đi ngắn nhất
i h ù La g ep
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 94
Thí dụ GA tìm đường đi ngắn nhất
bi á Đột en
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 95
Thí dụ GA tìm đường đi ngắn nhất
á û Ket qua
Đồ thị thay đổi hàm thích nghi Đường đi ngắn nhất
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 96
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
é đ á đ l h á d ø h h ù û l ù û h Nguyên tac o toc ộ ưu c at ung p ương p ap xư y an
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 97
Giải bài toán dùng giải thuật di truyền
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 98
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
Ả h h h û h 2 l à li i á ù h h kh û h øi n ạt p an quang c ụp an ên t ep cac n au oang t ơ
gian Δt
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 99
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
Vị trí trong tâm các điểm phản quangï
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 100
Bài toán đặt ra là tương ứng các điểm phản quang ở 2 ảnh
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
Mã hóa
Giả sử các hạt phản quang trong hai ảnh lần lượt được đánh
số thứ tự từ 1 đến n và 1 đến m (giả sử n>m)
Lời giải của bài toán tương ứng hạt phản quang là các cặp
(ai,bi), với ai và bi là số nguyên hai bất kỳ thuộc đoạn [1,n]
ø [1 ]va ,m ,
Lời giải này có thể mã hóa thành một cá thể gồm hai chuỗi
NST như sau:
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 101
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
Hàm thích nghi:
Hàm thích nghi đơn giản nhất là nghịch đảo tổng khoảng
cách giữa các cặp tương ứng:
1
1
22 )]()([)]()([
−
=
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡ −+−= ∑m
i
iiii byaybxaxfitness
Hàm thích nghi để ý đến tính chuyển động “cùng hướng”
của các hat lân cận nhau:ï
1−⎤⎡ m l r
1 1= =
⎥⎦⎢⎣
−= ∑∑
i k
ki rdfitness
r
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 102
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
Chon loc tư nhiên:ï ï ï
Áp dụng phương pháp chọn lọc sắp hạng lũy thừa
Lưu giữ bảo toàn cá thể ưu việt
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 103
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
Lai ghép
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 104
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
Đột biến
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 105
Thí dụ GA ứng dụng trong bài toán đo tốc độ lưu chất
Kết quả
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 106
GIẢI THUẬT DI TRUYỀN MÃ HÓA SỐ THƯC Ï
2 April 2010 © H. T. Hồng - ÐHBK TPHCM 107
Giải thuật di truyền mã số thực
C ù h õ h ù á thư bi å di ã ù i t ư ti á l ø ù á thưac ma oa so ïc: eu en cac g en r ïc ep a cac so ï
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- bai_giang_he_thong_dieu_khien_thong_minh_chuong_2_ly_thuyet.pdf