Thực hiện có hiệu quả
GA về bản chất rất chung chung và chỉ áp dụng chúng cho bất kỳ vấn đề tối ưu hóa nào sẽ không cho kết quả tốt. Trong phần này, chúng tôi mô tả một số điểm sẽ giúp ích và hỗ trợ người thiết kế GA hoặc người triển khai GA trong công việc của họ.
Giới thiệu kiến thức miền cụ thể của vấn đề
Người ta nhận thấy rằng chúng tôi kết hợp càng nhiều kiến thức miền cụ thể về vấn đề vào GA; các giá trị khách quan tốt hơn mà chúng tôi nhận được. Việc thêm thông tin cụ thể về vấn đề có thể được thực hiện bằng cách sử dụng toán tử chéo hoặc đột biến cụ thể của vấn đề, biểu diễn tùy chỉnh, v.v.
Hình ảnh sau đây cho thấy góc nhìn của Michalewicz (1990) về EA -
Giảm đông đúc
Sự đông đúc xảy ra khi một nhiễm sắc thể phù hợp cao sẽ sinh sản nhiều và trong một vài thế hệ, toàn bộ quần thể chứa đầy các giải pháp tương tự có thể trạng tương tự. Điều này làm giảm tính đa dạng, một yếu tố rất quan trọng để đảm bảo sự thành công của GA. Có nhiều cách để hạn chế sự đông đúc. Một số trong số họ là -
Mutation để giới thiệu sự đa dạng.
Chuyển sang rank selection và tournament selection có nhiều áp lực tuyển chọn hơn là lựa chọn tương xứng về thể lực cho những cá nhân có thể lực tương tự.
Fitness Sharing - Trong trường hợp này sức khỏe của một cá thể bị giảm sút nếu quần thể đã có những cá thể tương tự.
Ngẫu nhiên hóa giúp!
Thực nghiệm đã quan sát thấy rằng các giải pháp tốt nhất được thúc đẩy bởi các nhiễm sắc thể ngẫu nhiên khi chúng truyền sự đa dạng cho quần thể. Người triển khai GA nên cẩn thận để giữ đủ số lượng ngẫu nhiên và đa dạng trong quần thể để có kết quả tốt nhất.
Kết hợp GA với Tìm kiếm cục bộ
Tìm kiếm cục bộ đề cập đến việc kiểm tra các giải pháp trong vùng lân cận của một giải pháp nhất định để tìm kiếm các giá trị khách quan tốt hơn.
Đôi khi có thể hữu ích khi kết hợp GA với tìm kiếm cục bộ. Hình ảnh sau đây cho thấy các địa điểm khác nhau mà tìm kiếm cục bộ có thể được giới thiệu trong GA.
Sự thay đổi của các tham số và kỹ thuật
Trong thuật toán di truyền, không có “một kích thước phù hợp với tất cả” hay một công thức kỳ diệu nào phù hợp với mọi vấn đề. Ngay cả sau khi GA ban đầu đã sẵn sàng, cần rất nhiều thời gian và nỗ lực để tìm hiểu các tham số như kích thước quần thể, đột biến và xác suất chéo, v.v. để tìm ra những thông số phù hợp với vấn đề cụ thể.