BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢƠNG VĂN HIỀN ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI QUYẾT BÀI TỐN TỐI ƢU HĨA XẾP DỠ HÀNG HĨA Chuyên nghành : Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2013 Cơng trình đƣợc hồn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS TSKH Trần Quốc Chiến Phản biện 1: PGS.TS Lê Văn Sơn Phản biện 2: TS Nguyễn Quang Thanh Luận văn đƣợc bảo vệ Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sỹ kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 16 tháng 11 năm 2013 * Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thơng tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong sống, việc đạt lợi nhuận cao hay thấp kinh doanh buôn bán, cung cấp dịch vụ phụ thuộc nhiều yếu tố Trong đó, có yếu tố quan trọng đầu tiên, đóng góp phần lớn xác định đƣợc dự án xếp dỡ hàng hóa từ kho chuyển đến phƣơng tiện vận chuyển Có nhiều tiêu chí đặt chọn phƣơng án: thuận tiện giao thơng, tốn thời gian, để chi phí bốc xếp thấp từ thu đƣợc lợi nhuận cao Sau tìm hiểu kiến thức tổng quan thực tế tồn nhiều tốn chƣa có phƣơng pháp giải chấp nhận đƣợc hay lời giải tối ƣu, nhà nghiên cứu đề xuất phƣơng pháp tính tốn dựa quan sát q tình tiến hố tự nhiên.Phƣơng pháp tính tốn đƣợc gọi tính tốn tiến hóa (Evolutionary Computation) Tính tốn tiến hóa có nhiều nhánh nhỏ khác nhau, kể tới giải thuật di truyền (Genetic Algorithms) Giải thuật di truyền thu hút đƣợc nhiều ý năm gần Lớp giải thuật đƣợc chứng minh có nhiều ƣu điểm nỗi trội so với loại thuật toán khác đặc biệt áp dụng chúng vào lớp toán tối ƣu - lớp tốn khó có nhiều ứng dụng đời sống thực tiễn Chính ƣu điểm bật Giải thuật di truyền nhu cầu thực tế kinh doanh buôn bán lập dự án xếp dỡ hàng hóa, em nghiên cứu giải thuật thực đề tài: “Ứng dụng giải thuật di truyền giải tốn tối ưu xếp dỡ hàng hóa” 2 Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu Mục tiêu đề tài tìm hiểu giải thuật di truyền, xây dựng thuật toán di truyền giải tốn tối ƣu xếp dỡ hàng hóa Đề tài tập trung vào nhiệm vụ cụ thể sau: - Trình bày khái quát thuật toán di truyền giải tốn lập dự án bốc xếp hàng hóa để cung cấp cho khách hàng - Triển khai thực nghiệm áp dụng thuật toán Đối tƣợng, phạm vi phƣơng pháp nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài Nghiên cứu xây dựng giải thuật di truyền, toán vận tải cân thu phát hƣớng tiếp cận toán Phạm vi nghiên cứu đề tài Đề tài tập trung nghiên cứu thuật toán di truyền giải tốn tối ƣu xếp dỡ hàng hóa Phƣơng pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết: Tìm hiểu, nghiên cứu lý thuyết thuật toán di truyền, đặc điểm, đặc trƣng giải thuật ứng dụng giải thuật di truyền việc tìm lời giải tối ƣu cho toán Nghiên cứu thực tiễn: nghiên cứu đánh giá thực nghiệm, xây dựng chƣơng trình thực nghiệm thuật toán di truyền Bố cục luận văn Nội dung luận văn bao gồm chƣơng đƣợc tổ chức nhƣ sau: Chƣơng 1: Cơ sở lý thuyết Giới thiệu lý thuyết giải thuật di truyền Đây kĩ thuật để giải tốn tối ƣu chọn địa điểm để xếp dỡ hàng hóa phục vụ khách hàng Chƣơng 2: Giải thuật di truyền giải tốn tối ƣu xếp dỡ hàng hóa Chƣơng phát biểu mơ hình tốn hƣớng tiếp cận giải toán Xây dựng giải thuật di truyền giải toán Chƣơng 3: Xây dựng cài đặt chƣơng trình Chƣơng mơ tả chức hệ thống chƣơng trình sử dụng ngơn ngữ lập trình cài đặt thuật tốn giải tốn tối ƣu xếp dỡ hàng hóa Thể kết thực nghiệm CHƢƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 TỔNG QUAN VỀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 1.1.1 Lịch sử phát triển 1.1.2 Ƣu nhƣợc điểm giải thuật di truyền 1.1.3 Sơ đồ tổng thể giải thuật di truyền Quá trình hoạt động giải thuật di truyền đƣợc biểu diễn lƣu đồ dƣới đây: Bắt đầu Khởi tạo quần thể Tính giá trị thích nghi Kiểm tra dừng Chọn lọc Lai ghép Đột biến Tái sinh Kết thúc 1.1.4 Các cách biểu diễn giải thuật di truyền - Biểu diễn chuỗi nhị phân - Biểu diễn số nguyên - Biểu diễn chữ 1.1.5 Hàm thích nghi 1.1.6 Các toán tử giải thuật di truyền a) Chọn lọc + Chọn lọc tỷ lệ + Chọn lọc xếp hạng + Chọn lọc ƣu tú + Chọn lọc cạnh tranh b) Lai ghép c) Đột biến d) Tái Sinh e) Các tham số giải thuật di truyền + Kích thƣớc quần thể + Xác suất lai ghép + Xác suất đột biến 1.1.7 Lập trình song song thuật toán song song 1.1.8 Thuật toán di truyền cho tốn tối ƣu hóa hàm nhiều biến 1.1.9 Song song hóa giải thuật di truyền tốn tối ƣu hóa hàm nhiều biến 1.1.10 Đánh giá chƣơng trình song song với chƣơng trình 1.2 TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN TỐI ƢU 1.2.1 Bài toán tối ƣu tổng quát phân loại a) Bài tốn tối ưu tổng qt Tối ƣu hóa lĩnh vực kinh điển toán học có ảnh hƣởng đến hầu hết lĩnh vực khoa học – công nghệ kinh tế – xã hội Trong thực tế, việc tìm giải pháp tối ƣu cho vấn đề chiếm vai trò quan trọng Phƣơng án tối ƣu phƣơng án hợp lý nhất, tốt nhất, tiết kiệm chi phí, tài nguyên, nguồn lực mà lại cho hiệu cao b) Phân loại toán tối ưu Các tốn tối ƣu, cịn đƣợc gọi toán quy hoạch toán học, đƣợc chia thành lớp sau: – Bài tốn quy hoạch tuyến tính – Bài tốn tối ƣu phi tuyến hay cịn gọi toán quy hoạch phi tuyến, bao gồm toán quy hoạch lồi toán quy hoạch tồn phƣơng – Bài tốn tối ƣu rời rạc, toán tối ƣu nguyên hỗn hợp nguyên – Bài toán quy hoạch động, – Bài toán quy hoạch đa mục tiêu, – Bài toán quy hoạch ngẫu nhiên / mờ Các phƣơng pháp toán học giải lớp toán tối ƣu tổng quát nhƣ nêu đƣợc gọi phƣơng pháp tối ƣu toán học (hay phƣơng pháp quy hoạch toán học) Trong luận văn này, nghiên cứu phƣơng pháp giải dạng đặc biệt tốn quy hoạch tuyến tính, tốn vận tải cân thu phát 1.2.2 Ứng dụng toán tối ƣu giải vấn đề thực tế 1.2.3 Bài toán vận tải a) Giới thiệu toán vận tải Bài toán vận tải đƣợc áp dụng rộng rãi lĩnh vực lập kế hoạch phân bổ sản phẩm hàng hoá (dịch vụ) từ số địa điểm cung / cấp phát tới số địa điểm cầu / tiêu thụ Thông thƣờng, địa điểm cung (nơi đi) có số lƣợng giới hạn hàng, địa điểm cầu (nơi đến) cần số lƣợng định hàng để đáp ứng nhu cầu tiêu thụ Với cung đƣờng vận chuyển hàng đa dạng, với cƣớc phí vận tải khác nhau, mục tiêu đặt xác định phƣơng án vận tải tối ƣu Nói cách khác, vấn đề đặt cần xác định nên vận chuyển từ địa điểm cung tới địa điểm cầu đơn vị hàng nhằm thoả mãn nhu cầu địa điểm tiêu thụ đồng thời đạt tổng chi phí vận tải nhỏ *Khái niệm bảng vận tải: Bảng vận tải có m hàng, n cột gồm m n ô, m số điểm cung, n số điểm cầu với cƣớc phí cij đƣợc ghi ô (i, j) cho cung đƣờng (i, j) *Các phương pháp tạo phương án xuất phát: +Phương pháp "góc tây bắc" +Phương pháp cước phí tối thiểu b) Các tính chất tốn vận tải Tính chất 1: Bài tốn vận tải cân thu phát ln có phƣơng án tối ƣu Để nghiên cứu tính chất toán vận tải, trƣớc hết xem xét định nghĩa sau Định nghĩa Một tập hợp bảng vận tải đƣợc nói tạo nên chu trình khép kín tìm đƣợc đƣờng khép kín xuất phát từ thuộc tập hợp lại trở ô xuất phát sau lần lƣợt qua ô khác tập hợp (mỗi ô qua lần) dọc theo hàng hay cột bảng vận tải, bƣớc theo hàng bƣớc sau phải theo cột ngƣợc lại Nhƣ vậy, số tối thiểu chu trình khép kín Định nghĩa Một tập hợp số ô bảng vận tải đƣợc nói không tạo nên đƣợc chu trình khép kín tập hợp có tính chất: khơng tập tạo nên chu trình khép kín Tính chất 2: Với phƣơng án bất kỳ, số ô chọn phƣơng án khơng vƣợt q tổng số điểm cung cầu Tính chất 3: Một phƣơng án cực biên toán vận tải (m hàng n cột) phƣơng án ứng với m + n– ô sử dụng khơng tạo nên chu trình khép kín Tính chất 4: Nếu lƣợng cung lƣợng cầu số ngun tốn có lời giải ngun CHƢƠNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN TỐI ƢU XẾP DỠ HÀNG HĨA 2.1 PHÁT BIỂU BÀI TỐN TỐI ƢU XẾP DỠ HÀNG HĨA 2.1.1 Giới thiệu 2.1.2 Mơ hình tốn Có m kho hàng, kho i có đơn vị hàng Có n xe chở, xe j cần nhận bj đơn vị hàng cij chi phí bốc hàng từ kho i đến xe j (i= Gọi xij số đơn vị hàng hóa: ; j= Từ kho i đến xe j (i= ; j= ) f(x) tổng chi phí theo kế hoạch bốc xếp x: m n f ( x) cij xij i j n (1) Kho chứa bốc hết hàng: (2) Xe chở bốc đủ hàng: = , i= x ij j m x ij i (3) Điều kiện cân thu - phát: = bj , j= m n a i i j b j ) 10 + xác định vào điều chỉnh + ô vào đƣợc đánh dấu (+) Xen kẽ dấu (-) dấu (+) vòng điều chỉnh + lƣợng điều chỉnh q= {xij/ (i, j) có dấu (-)} Bƣớc : Xác định phƣơng án cực biên xij + q dấu (+) x’ij = xij – q dấu (-) xij không dấu quay bƣớc Sau số bƣớc lặp hữu hạn, tốn có phƣơng án tối ƣu 2.3 GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƢU XẾP DỠ 2.3.1 Biểu diễn lời giải tốn Có lẽ biểu diễn lời giải tự nhiên cho tốn bốc dỡ hàng hóa (m nguồn n đích) cấu trúc hai chiều, sử dụng ma trận V= (vij) ( ≤ i ≤ m, 1≤ j ≤ n) V= [ ] Với cách biểu diễn ta tìm cách diễn tả ràng buộc, hàm lƣợng giá, toán tử di truyền tƣng ứng 2.3.2 Hệ thống ràng buộc Rõ ràng với lời giải biểu diễn ma trận (mảng chiều) lời giải V= (vij) thỏa mãn ràng buộc toán n v = sour (i) i= 1, 2, …, m v = dest (j) j= 1, 2, …, n ij j m ij i 11 vij ≥ i= 1, 2, …, m ; j= 1, 2, …, n Thêm vào thông số số lƣợng hàng nguồn sour(i) đích dest(j), cịn bảng chi phí bốc dỡ đơn vị hàng hóa đƣợc biểu diễn ma trận hai chiều cost(i, j) Với cách biểu diễn ma trận ràng buộc đƣợc diễn tả dễ dàng tự nhiên 2.3.3 Hàm lƣợng giá Hàm lƣợng giá tính tổng chi phí bốc dỡ hàng hóa từ kho (nguồn) đến xe (đích), hàm mục tiêu tốn m n vij cost (i, j ) eval(vij)= i j 2.3.4 Thủ tục khởi tạo Để mô tả cách tạo lời giải thỏa tất ràng buộc, ta xây dựng giải thuật có tên khoi_tao Có thể lời giải thu đƣợc tối ƣu nhƣng vấn đề ta chƣa đề cập Procedurekhoi_tao ( ) Input: mảng sour(m), dest(n) Output : mảng (vij) cho vij ≥ với i,j thỏa mãn ràng buộc toàn cục Begin L ←{1,2,…,mx n} danh sách điểm chưa xét Repeat Chọn ngẫu nhiên số q L chưa xét Đánh dấu q xét (hàng) i ← (q-1) div n +1 (cột) j ← (q-1)mod n +1 val ←min {sour(i),dest(j)} vij ← val 12 sour(i) ← sour(i) – val dest( j) ← dest(j) – val Until ( tất điểm L thăm ) End; 2.3.5 Các toán tử di truyền a) Đột biến Cho ≤ p ≤ n , ≤ q ≤ m, giả sử { i1, i2,…,ip} tập {1, 2, …, n} {j1, j2,…,jq} tập {1, 2, …, m} Ta biểu diễn cha (mẹ) đột biến ma trận kích thƣớc (n x m) V = (vij) Rồi tạo ma trận kích thƣớc (p x q) W = (wij), từ tất phần tử ma trận V theo cách sau: phần tử vij V W i { i1, i2,…,ip} j {j1, j2,…,jq} Điều có nghĩa i = ir, j = js phần tử vij đƣợc đặt hàng r cột s ma trận W Bây ta gán giá trị sour W(i) dest W(j) cho ma trận W (1 ≤ i ≤ p , ≤ j ≤ q) : sour W(i) = ∑ 1≤i≤p dest W(j) = ∑ 1≤j≤q Ta áp dụng thủ tục khoi_tao để gán giá trị cho ma trận W cho tất ràng buộc sour W(i) dest W(j) đƣợc thỏa mãn Sau đó, ta thay phần tử thích hợp ma trận V phần tử ma trận W Bằng cách ta tạo đƣợc đột biến mà tất ràng buộc toàn cục (sour(i) dest(j) đƣợc bảo toàn) b) Lai tạo Giả sử sau thực lựa chọn hai lần để chọn hai ma trận V1= (vij) V2 = (uij) làm cha mẹ để thực lai tạo Ta có giải thuật đƣợc dùng để sinh hai V3 V4 : - Tạo hai ma trận tạm : 13 + D : lƣu giá trị trung bình đƣợc làm trịn (dƣới) từ cha lẫn mẹ : D= (dij) =(⌊ ⌋/2) + + R : theo dõi xem việc làm tròn cần thiết, ma trận nhị phân : R = (rij) = ((vij + uij) mod 2) - Ta biến đổi ma trận R thành ma trận R1=(tij) R2=(sij) cho R= R1 + R2 : n j n t ij i s ij j m s m t ij ij i n j r ij r ij m i i = 1, 2, …., m j = 1, 2, …., n -Kết sinh V1 V2: V3 = D + R1 V4 = D + R2 2.3.6 Sơ đồ thuật toán Bước 1: Khởi tạo Đọc (sinh) liệu Khởi tạo quần thể Sắp xếp quần thể theo thứ tự tăng dần chi phí Giữ lại cá thể tốt Ghi nhận cá thể tốt Cbest Bước 2: Vịng lặp Sinh thêm cá thể qua bƣớc lai ghép đột biến Nếu cá thể tốt cá thể tốt quần thể cũ có mặt quần thể Chuyển cá thể tốt quần thể cũ sang quần thể Sắp xếp quần thể theo thứ tự tăng dần chi phí 14 Nếu cá thể tốt quần thể tốt CBest thì: đặt CBest - cá thể tốt Counter= 0; không tăng biến Counter lên l Bước 3: Kiểm tra điều kiện kết thúc Nếu Counter= Max (chạy số lần lặp cho phép, dừng) Hiển thị kết Nhƣ vậy, thuật toán kết thúc sau Max bƣớc lặp không tạo đƣợc nhiễm sắc thể tốt nhiễm sắc thể tốt có 15 CHƢƠNG XÂY DỰNG VÀ CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH 3.1 THIẾT KẾ MƠ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU 3.1.1 Xác định thực thể Qua trình nghiên cứu, xác định thực thể toán nhƣ sau: - Thực thể KHO: mô tả kho có kí hiệu kho, cho biết số lƣợng gạo chứa kho - Thực thể XE: mơ tả kí hiệu xe, số lƣợng gạo bốc lên xe - Thực thể CHI PHÍ: Cho biết thơng tin chi phí bốc xếp gạo từ kho đến xe - Thực thể PHƢƠNG ÁN XẾP DỠ: lƣu trữ kết sau xử lý, thể phƣơng án xếp dỡ tối ƣu, thông tin chi tiết số lƣợng gạo bốc kho lên xe để tổng chi phí bốc xếp thấp * Xây dựng lược đồ sở liệu - KHO (MaKho, TenKho, SoLuong) - XE (MaXe, TenXe, SoLuong) - CHI PHÍ (MaKho, MaXe, ChiPhi, MoTa) - PHƢƠNG ÁN XẾP DỠ (MaKho, MaXe, Soluong) 3.1.2 Mô tả sở liệu Bảng kho: STT Khóa Tên trƣờng Kiểu liệu Null Mơ tả PK MaKho vachar(5) Not null Khóa TenKho nvarchar(50) Tên Kho SoLuong int(4) Số lƣợng gạo chứa kho 16 Bảng xe: STT Khóa Tên trƣờng Kiểu liệu Null Mô tả PK MaXe vachar(5) Not null Khóa TenXe nvarchar(50) Tên xe SoLuong int(4) Số lƣợng gạo xếp dỡ lên xe Bảng chi phí: STT Khóa Tên trƣờng Kiểu liệu Null Mô tả PK MaKho vachar(5) Not null Khóa PK MaXe varchar(5) ChiPhi int(4) Khóa chính, tên xe Chi phí bốc gạo từ kho lên xe MoTa nvarchar(50) Mô tả tuyến bốc xếp từ kho đến xe 17 Bảng phương án xếp dỡ: Tên trƣờng Kiểu liệu MaKho vachar(5) Mã kho gạo MaXe varchar(5) Mã xe vận chuyển STT Khóa SoLuong int(4) Null Mơ tả Số lƣợng gạo từ kho cần bốc xếp lên xe 3.2 CẤU TRÚC DỮ LIỆU CỦA BÀI TỐN Bài tốn đƣợc nêu để tìm phƣơng án xếp dỡ tối ƣu Dữ liệu toán đƣợc biểu diễn dƣới dạng sau đây: Dùng cấu trúc mảng chiều biểu diễn số lƣợng gạo cung cấp kho số lƣợng gạo bốc lên xe int sour[ ] ; int dest [ ] ; Sử dụng mảng hai chiều biểu diễn ma trận chi phí bốc xếp cho gạo int cost [ ] [ ]; Dữ liệu toán: int Result[ ][ ]; //ma trận chứa lời giải hệ int Best [ ][ ]; //ma trận chứa lời giải tốt Ngoài chƣơng trình cịn sử dụng biến sau: int m, n, pop_size, gen_mun; //n: số kho cung cấp gạo //m: số xe chở gạo //pop_size: kích thƣớc quần thể 18 //gen_num: số hệ hay số lần lặp float Pc, Pm; // Pc: xác suất lai // Pm: xác xuất đột biến 3.3 THIẾT KẾ GIAO DIỆN CỦA CHƢƠNG TRÌNH Chƣơng trình gồm form sau: * Form nhập liệu kho * Form nhập liệu xe * Form nhập chi phí bốc xếp gạo kho hàng lên xe * Form nhập thông số giải thuật di truyền * Form hiển thị kết 3.4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM CỦA CHƢƠNG TRÌNH Hệ thống chƣơng trình đƣợc cài đặt ngơn ngữ Visual Basic, chạy môi trƣờng Windows Seven máy Dual Core 2.0 Ghz Dữ liệu vào toán xếp dỡ thể bảng sau: X1 X2 X3 X4 Xe Kho K1 Kho15 15 15 10 10 20 11 K2 25 12 20 K3 14 16 18 Nhập liệu vào chƣơng trình nhƣ hình bên dƣới: 19 Hình 3.1: Giao diện nhập thơng tin kho chứa Hình 3.2: Giao diện nhập thơng tin xe vận chuyển 20 Hình 3.3: Giao diện nhập chi phí bốc xếp Cùng với thơng số giải thuật di truyền toán nhƣ sau: Hình 3.4: Thơng số giải thuật di truyền 21 Kết chạy chƣơng trình: Bảng phân phối số lƣợng xếp dỡ Xe X1 X2 X3 X4 K1 10 0 K2 15 K3 0 Kho Tổng chi phí : 410 Lời giải tối ƣu tốn: Hình 3.5: Lời giải tối ƣu tốn Sau chƣơng trình hồn tất cho kết tốt dựa liệu vào.Kết hiển thị bảng số lƣợng phân bố xếp dỡ 22 kết hiển thị tổng chi phí bốc xếp lời giải nhƣ hình Đặc biệt chƣơng trình cho phép ta xem kết cá thể hệ Rất đơn giản, ta cần chọn số hệvà tự cá thể quần thể (đã xếp theo chiều tăng dần tổng chi phí bốc xếp) , chọn xong nhấn vào nút Xem bên cạnh để xem kết mong muốn nhƣ hình bên dƣới Hình 3.6: Lời giải hệ Hơn nữa, chƣơng trình thực lại thuật toán với liệu vào nhƣ cũ nhƣng với tham số quần thể nhƣ: số cá thể, kích thƣớc quần thể, xác suất lai, xác suất đột biến thay đổi đƣợc cách sau nhận đƣợc kết cuối ta nhấn vào nút nhập lại để thực lại thuật toán 23 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Từ kết nghiên cứu luận văn cho phép rút số kết luận sau: +Về lý thuyết Tìm hiểu đƣợc thuật tốn di truyền việc tìm lời giải tối ƣu cho tốn xếp dỡ hàng hóa Hiểu đƣợc phƣơng pháp tiếp cận tối ƣu giải toán, qua so sánh lựa chọn đƣợc giải thuật để giải tốn nâng cao độ xác Từ đánh giá đƣợc giải thuật dựa tiêu chí tốc độ, hiệu suất chi phí +Về thực nghiệm Phân tích mơ tả đƣợc nhóm chức chƣơng trình ứng dụng Đây sở để tiếp tục phát triển đề tài tƣơng lai Cài đặt thành cơng chƣơng trình thực nghiệm tìm kế hoạch bốc xếp với tổng chi phí nhỏ thuật toán di truyền ứng dụng vào toán tối ƣu xếp dỡ hàng hóa Ưu điểm hạn chế đề tài + Về lý thuyết Luận văn tập trung nghiên cứu thuật toán di truyền, chƣa nghiên cứu thuật toán khác (nhƣ thuật toán đàn kiến, thuật tốn đàn ong) để có đánh giá so sánh Giải thuật di truyền luận văn đƣợc thiết kế có đặc trƣng quan trọng xử lý loại hàm chi phí (khơng cần phải liên tục), hiệu chỉnh để xử lý nhiều toán nghiên cứu toán tử giống Việc lựa chọn trƣờng hợp đơn giản bánh xe roulette , điểm đột biến , điểm giao với hai cá thể quần thể chiều dài cố định vector - có phức tạp thời gian O ( gens * ( đột biến + lai tạo + chọn lọc ) ), 24 gens số lƣợng hệ, độ phức tạp điểm đột biến (n * m với n kích thƣớc quần thể m kích thƣớc cá thể), độ phức tạp thời gian lai tạo (n * m lần nữa), độ phức tạp lựa chọn (n trƣờng hợp bánh xe roulette thực có hiệu quả) Do đó, độ phức tạp thuật tốn di truyền O (gens * n * m) (với gens số hệ hay số lần lặp) + Về thực nghiệm Mặc dù cài đặt đƣợc số chức nhƣng chƣa kiểm tra thực nghiệm với nhiều liệu khác nhiều chức chƣa cài đặt hồn chỉnh Chƣơng trình cịn tính chất mơ chƣa phải ứng dụng hoàn chỉnh Đánh giá ý nghĩa đóng góp đề tài Luận văn mang lại nhìn tổng quan giải thuật di truyền Tìm hiểu cách thức áp dụng giải thuật di truyền tốn vận tải phi tuyến Có thể cải tiến giải thuật di truyền luận văn áp dụng vào toán tối ƣu khác để ứng dụng nhiều tình huống, chẳng hạn nhƣ lập lịch trình cơng việc máy tính, phân phối dịng vốn công ty, phân phối kho Hƣớng phát triển + Về lý thuyết Tiếp tục nghiên cứu sâu thêm thuật toán di truyền với phƣơng pháp tối ƣu hóa đƣợc cải tiến áp dụng toán tối ƣu + Về thực nghiệm Tiếp tục cài đặt chức thiếu, cài đặt chƣơng trình chạy mơ hình xử lý song song ... VỀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 1.1.1 Lịch sử phát triển 1.1.2 Ƣu nhƣợc điểm giải thuật di truyền 1.1.3 Sơ đồ tổng thể giải thuật di truyền Quá trình hoạt động giải thuật di truyền đƣợc biểu di? ??n lƣu... thúc 1.1.4 Các cách biểu di? ??n giải thuật di truyền - Biểu di? ??n chuỗi nhị phân - Biểu di? ??n số nguyên - Biểu di? ??n chữ 1.1.5 Hàm thích nghi 1.1.6 Các tốn tử giải thuật di truyền a) Chọn lọc + Chọn... nhỏ thuật tốn di truyền ứng dụng vào tốn tối ƣu xếp dỡ hàng hóa Ưu điểm hạn chế đề tài + Về lý thuyết Luận văn tập trung nghiên cứu thuật toán di truyền, chƣa nghiên cứu thuật toán khác (nhƣ thuật