Phục hồi thông tin từ dữ liệu quan sát bằng thuật giải di truyền

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (8.8 MB, 73 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

MÔN CÔNG NGH TRI TH C

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

Chúng em xin chân thành cám n th y Nguy n ình Thúc ãn tình h ng d n, ch b o chúng em trong su t th i gian th c hi n

tài.

Chúng em xin chân thành cám n các th y cô trong Khoa CôngNgh Thông Tin ã t n tình gi ng d y, trang b cho chúng em nh ngki n th c quí báu trong b n n m h c v a qua.

c dù chúng em ã c g ng hoàn thành lu n v n trong ph mvi và kh n ng cho phép nh ng ch c ch n s không tránh kh i nh ngthi u sót. Chúng em kính mong nh n c s c m thông và t n tìnhch b o c a th y cơ và các b n.

Nhóm sinh viên th c hi n:Lê Minh - Ph m H u Lê Qu c Ph c

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

I GI I THI U

Máy tính ngày nay ã tr thành m t trong nh ng cơng c quantr ng. Có c u ó là do máy tính có hai m m nh ch y u làc x lý và kh n ng l u tr . S phát tri n c a Trí tu Nhân t olàm cho máy tính càng thơng minh h n. K t h p v i nh ng kh n ngang ngày càng hoàn thi n c a máy tính, các ng d ng c a Trí tuNhân t o có m t kh p m i n i và ang d n làm thay i cu c s ng

a chúng ta.

n thân Trí tu Nhân t o bao g m nhi u l nh v c nghiên c unh nh : H chuyên gia, Nh n d ng, X lý nh, M ng N ron, Thu tgi i di truy , m i l nh v c khi c áp d ng vào trong th c t uã t c m t s thành t u nh t nh. Riêng Thu t gi i di truy nã và ang là m t công c m nh m c áp d ng r ng kh p, tph c v cho h c t p (s p x p th i khóa bi u, t i u hóa hàm s ),gi i trí (nâng cao tính trí tu cho games ), cho n ng d ng trongcông nghi p em l i l i nhu n (nh trong khai thác d u khí, trongthi t k máy móc, trong khai thác h m m , giao thông công c ng,trong s n xu ) và ngay c trong l nh v c u tra t i ph m.

tài Ph c h i thông tin t d li u quan sát b ng thu tgi i di truy nh m tìm hi u v vi c áp d ng Thu t gi i di truy ntrong Trí tu Nhân t o vào l nh v c u tra t i ph m. M c tiêu làph c h i l i thông tin v m t khuôn m t ng i t nh ng thông tin r i

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

§ Chng 3: H th ng h tr tìm ki m nh chân dung d a trên mơ

Ch ng 3 trình bày v mơ hình cài t c th cho bài toána vào lý thuy t c kh o sát trong các ch ng trên.

§ Chng 4: K t lu n

lai, ó là nh ng n i dung c trình bày trong ch ng này.

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

1.2.1 Thu t gi i di truy n t ng quát ---10

1.2.1.1 Các bc trong thu t gi i di truy n--- 12

2.2.4 Tìm ki m trong c s d li u nh chân dung ---38

2.2.4.1 Xây d ng CSDL nh chân dung --- 39

2.2.4.2 T ch c c s d li u nh chân dung --- 46

2.2.4.3 Tìm ki m --- 48

CHNG 3 TH NG H TR TÌM KI M NH CHÂN DUNG D A TRÊN MƠ

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

Hình 3-12 k=3 chng trình tìm c 5 nh có cùng kho ngcách g n nh t. Khuôn m t c n ph c h i ã c tìm th ylà khn m t gi a ---68

Hình 3-13 k=4, k t qu tìm ki m là 5 nh ---69

Hình 3-14 k = 5, k t qu là 5 nh ---69

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

DANH M C CÁC CƠNG TH C

Cơng th c 2-1 T a các m c a khuôn m t trung bình A ..28

Cơng th c 2-2 Kho ng cách t khn m t Fin khn m t trungbình A ...28

Công th c 2-3 o kho ng cách City-Block ...28

Công th c 2-4 Kho ng cách City-Block gi a Fi và A ...29

Cơng th c 2-5 Giá tr thích nghi c a khuôn m t Fi...29

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

Ph c h i thông tin t d li u quan sát b ng thu t gi i di truy n

nh m nghiên c u cách ph c h i thơng tin ch d a vào trí nh ch quan c acon ng i. Các thông tin quan sát c th ng r i r c, không ch c ch n, th igian quan sát có khi r t ng n và ch u nh h ng c a nhi u y u t ch quana ng i quan sát nh là tâm sinh lý, kh n ng quan sát, kh n ng di n t,kh n ng miêu t , …

tài này có th áp d ng vào l nh v c u tra t i ph m: Nhà ch ctrách mu n d ng l i chân dung t i ph m hay tìm nh chân dung trong t pnh ng i t ng nghi v n d a vào l i khai c a các nhân ch ng. Các nhânch ng th ng khơng nh chính xác khuôn m t, nhi u khi các miêu t c a cácnhân ch ng khác nhau l i trái ng c nhau, do ch quan. Làm sao t cácchi ti t r i r c ó ta có th t ng h p l i và a ra m t chân dung phác th ochính xác nh t có th ? ó chính là m c ích nghiên c u c a tài này.

Thu t gi i di truy n là m t trong nh ng ph ng pháp có th gi i quy t

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

gi i s h u nh : ch n l c, lai ghép, t bi n. Do ó trong lu n v n này chúng

tôi s d ng thu t gi i di truy n nh là m t công c gi i quy t bài toán này.

1.2 THU T GI I DI TRUY N

1.2.1 Thu t gi i di truy n t ng quát

Thu t gi i di truy n (GA – Genetic Algorithms) do John Holland xu t vào nh ng n m 1970 c a th k 20. Ý t ng c a thu t gi i d a trênthuy t ti n hoá c a Darwin: Nh ng cá th có tính thích nghi cao v i hồnnh s ng thì t n t i và ti p t c phát tri n, nh ng cá th có thích nghi kém d n d n b ào th i. Nh v y nh ng th h sau bao gi c ng t t h n th htr c. Xét trên khía c nh m t bài tốn trong ó m i cá th óng vai trò m t

i gi i thì càng v sau ta s càng có nh ng l i gi i t t h n nh ng l i gi itr c ó, và quá trình ti n hóa trên m t qu n th các cá th thì ng v i m tquá trình tìm ki m l i gi i trong không gian l i gi i.

Thu t gi i di truy n s d ng vay m n nhi u thu t ng c a sinh h c

nh : nhi m s c th , cá th , qu n th , lai ghép,t bi n, ch n l c... Cá th

là m t l i gi i c a bài toán, m i cá th trong thu t gi i di truy n c qui c

ch có m t nhi m s c th (khác v i các sinh v t trong t nhiên, ví d nh con

ng i chúng ta có t i 46 nhi m s c th ) nên cá th ng c g i là nhi mc th . Các nhi m s c th là m t chu i tuy n tính các n v nh h n là các

gen, m i gen bi u di n cho m t c tr ng và có m t v trí nh t nh trongnhi m s c th . M i c tr ng có th có nhi u giá tr khác nhau. Qu n th làt t p h p nhi u cá th có s l ng xác nh, trong thu t gi i di truy n

qu n th là m t không gian các l i gi i. Còn lai ghép,t bi n, ch n l c…

là các phép toán th c hi n trên qu n th t o ra m t qu n th m i.

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

gi l p môi tr ng và kh n ng thích nghi c a m i cá th v i mơitr ng, m t hàm thích nghi (hàm m c tiêu, hàm l ng giá) c nh ra.Hàm này t o ra m t h s thích nghi cho m i cá th , thơng th ng thì h sthích nghi càng cao có ngh a là cá th càng thích nghi t t v i mơi tr ng. Cáth càng thích nghi t t v i mơi tr ng thì kh n ng s ng sót qua các th hsau càng t ng. Nh vào hàm thích nghi mà thu t gi i di truy n tuy mang tínhch t ng u nhiên nh ng là ng u nhiên có nh h ng, hàm thích nghi óng vaitrò “ nh h ng” này [2].

Tuy ch m i c hình thành cách ây ch a y 25 n m nh ng thu tgi i di truy n ã có c c s toán h c v ng ch c v lý thuy t và c ápng vào r t nhi u l nh v c khác nhau, trong ó t p trung vào 3 nhóm chínhsau [2]:

v Tìm ki m và t i u hóa. ây c ng là th m nh nh t c a thu t gi i ditruy n. Các ng d ng trong l nh v c này có th k ra nh t i u hàm, t i u trong hóa h c, t i u hóa c s d li u, “h c thích nghi” v i

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

ü Nh các toán t di truy n, l i gi i c trao i qua l i, nh v y giúpgi m b t kh n ng k t thúc t i m t c c ti u a ph ng mà khơng tìmth y c c ti u tồn c c.

ü Thích h p cho vi c tìm ki m trong không gian l n nh ng l i h n ch th i gian và chi phí.

1.2.1.1 Các bc trong thu t gi i di truy n

Khi gi i m t bài toán b ng thu t gi i di truy n ta c n tuân theo cácc chính sau [1]:

c 1: Ch n mơ hình cho gi i pháp c a v n . Trong b c nàychúng ta c n xác nh y các tham s :

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

ch n cách bi u di n thích h p nh t.

Thơng th ng có nhi u cách bi u di n m t nhi m s c th :

§ Bi u di n b ng chu i nh phân 0,1: M i gen c a nhi m s c th cmã hóa nh m t s l ng bit (0,1) nào ó. Cách bi u di n này cónh c m là chính xác khơng cao (các ph n t c truy nh p làcác s nguyên), mu n t ng chính xác ph i t ng s l ng bit bi udi n do ó d n n làm ch m thu t tốn, tính chính xác b m t khi t ngkích c mi n vì chi u dài nh phân cho tr c là c nh [3].

§ Bi u di n b ng s th p phân: M i nhi m s c th c mã hóa là m t

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

bi u di n này kh c ph c c các nh c m c a bi u di n nh phân, chính xác tùy thu c vào kh n ng c a máy (s ch s th p phân sauu ph y), có kh n ng bi u di n c các mi n r ng l n… [3]

1.2.1.4 Các phép toán trên thu t gi i di truy n

o Tái sinh: là quá trình t o nên qu n th m i t qu n th c . D a

vào ch s thích nghi c a m i cá th mà cá th này c xem xétcó c chuy n sang qu n th m i hay khơng. Q trình này cóth mơ ph ng nh sau [1]:

§ Tính thích nghi c a t ng cá th trong qu n th hi nhành, l p b ng c ng d n cho các giá tr thích nghi (theo s

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

o Lai ghép (Crossover): c ng gi ng nh trong t nhiên lai ghép là

quá trình hình thành cá th m i trên c s cá th cha m b ngcách ghép m t n gen c a cá th cha m v i nhau. Xác su t

a lai ghép là pc. Có th mơ ph ng phép lai nh sau [1]:

§ Ch n ng u nhiên hai (hay nhi u) cá th b t kì trong qu nth . Gi s các nhi m s c th c a cha-m u có m gen.

§ o m t s ng u nhiên trong kho ng t 1n m-1 (ta g i

là m lai). m lai chia các chu i cha-m dài m thànhhai nhóm chu i con dài m1 và m2. Hai chu i nhi m s c th

con m i s là m11+m22 và m21+m12.

§ a hai cá th m i này vào qu n th có th tham giaq trình ti n hóa ti p theo.

Ví d : Gi s có 2 nhi m s c th (cá th ) c bi u di nng phng pháp nh phân, m i nhi m s c th dài 7 bit

trí lai c phát sinh ng u nhiên là 3, ta có 2 nhi mc th sau khi lai:

(A ):1001|011(B ):0100|110

Phép lai cho phép trao i thông tin gi a các l i gi i.

o t bi n (Mutation): là hi n t ng cá th con mang m t s tínhtr ng khơng có trong mã di truy n c a cha m . t bi n có xác

su t pm r t nh so v i pc. Phép t bi n có th mô ph ng nh sau[1]:

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

§ Ch n ng u nhiên m t cá th cha-m b t kì trong qu n th§ o m t s ng u nhiên k trong kho ng t 1 n m, 1 k

§ Thay i gen th k và tr cá th này v qu n th có ththam gia q trình ti n hóa ti p theo.

Ví d : Gi s nhi m s c th :110011

t bi n t i v trí ng u nhiên là 2, ta có nhi mc th m i:

Phép t bi n cho phép t o ra m t l i gi i m i.

o Ch n l c : Là quá trình lo i b các cá th x u trong qu n th

ch gi l i trong qu n th các cá th t t t ó sinh s n, tbi n t o ra các cá th m i. Các cá th c ch n c ng d a trêngiá tr thích nghi c a nó. Phép ch n l c có th c mơ ph ngnh sau [1]:

§ p x p các cá th trong qu n th theo thích nghi gi mn.

</div>Trang 17<div class="page_container" data-page="17">

c xác nh d a trên s tu ng tác v i ng i s d ng. Thu t gi i di truy nng tác c xem là m t công c h u ích i v i nh ng bài toán mà tiêuchu n l ng giá r t ph c t p và/ho c thông tin không y , khi n chokhông th xây d ng m t hàm thích nghi xác nh [4], ví d nh nh ng bàitoán liên quan n hình nh, âm thanh, gi l p th gi i th c,… ch c cng b ng c m giác, n t ng, s thích, c m xúc hay s nh y bén c a ng i d ng h th ng [6]; gi i quy t nh ng bài toán này n u s d ng cácph ng pháp t i u hóa truy n th ng s g p r t nhi u khó kh n và chínhxác th ng khơng cao, tuy nhiên do d a vào ch quan nên chúng l i r t thích

p v i Thu t gi i di truy n tng tác.

D i ây là l c c a Thu t gi i di truy n tng tác thơng

th ng:

Hình 1-1 Lc c a m t thu t gi i di truy n tng

</div>Trang 18<div class="page_container" data-page="18">

Các b c c a m t thu t gi i di truy n tng tác :

c 1: Kh i t o qu n th (ng u nhiên), th hi n k t qu cho ng i sng.

c 2: Ng i dùng ch n m t s k t qu mà “ m th y” úng.

c 3: Th c hi n ti n hoá v i s th h nh t nh, v i hàm thích nghia trên nh ng k t qu ng i dùng ch n, trong ó nh ng nhi m s c th

c ch n th ng có giá tr thích nghi t t nh t.

c 4: Hi n th k t qu sau khi ti n hoá.

c 5: Quay l i c 2 u ng i dùng ch a ch p nh n k t qu .

</div>Trang 19<div class="page_container" data-page="19">

Trong ch ng này, chúng tơi nghiên c u bài tốn ”Ph c h i nh chân

dung t quan sát . Bài tốn c mơ t tóm t t qua k ch b n nh sau:

t v án x y ra, t i ph m tr n thốt c. Nhà ch c trách có nhuu phác h a l i chân dung t i ph m t nh ng nhân ch ng có m t t i hi ntrng. Quá trình c ti n hành nh sau:

(1).y l i khai c a nhân ch ng (mô t l i chân dung t iph m).

Quá trình c ti p t c cho t i khi t t c nhân ch ng ã th ng nh ti nhau m t (ho c m t s ) chân dung t i ph m.

K ch b n trên s c mô ph ng b ng ch ng trình máy tính mà n n

ng là Thu t gi i di truy n t ng tác nh trình bày trong chng 1.

</div>Trang 20<div class="page_container" data-page="20">

Trong ch ng trình máy tính, vi c mơ t chân dung t i ph m cth c hi n trên các khn m t phác th o, cịn thao tác t ng h p l i khai cth c hi n nh vào thu t gi i di truy n. Ho t ng c a ch ng trình nh sau:

Chng trình phát sinh các khuôn m t phác th o, ngi s d ng (nhânch ng) tìm trong các khn m t này khuôn m t nào gi ng v i i tng(t i ph m) nh t, nh ng ngi s d ng khác nhau có th ch n các khuônt khác nhau; t nh ng khuôn m t c ch n, chng trình s d ngthu t gi i di truy n th c hi n ti n hóa cho ra các khn m t phácth o h p v i mô t c a ngi s d ng nh t; sau khi ngi s d ng ch nc khuôn m t phác th o, chng trình tìm trong c s d li u nhchân dung th t nh c a i tng tng ng v i khn m t phác th o

a tìm c.

Ch ng này s t p trung vào trình bày các thu c tính c a khn m t,cách mã hóa các thu c tính và áp d ng các thu c tính này vào thu t gi i ditruy n s d ng cho bài tốn. Chúng tơi c ng qui c khi nh c n khuôn m t

phác th o là khuôn m t do ch ng trình t phát sinh và th hi n d a vào các

thu c tính khn m t, cịn nh chân dung là nh thông th ng, c ch p vàa vào máy tính.

2.2 ÁP D NG THU T GI I DI TRUY N GI IBÀI TOÁN PH C H I NH CHÂN DUNG

</div>Trang 21<div class="page_container" data-page="21">

01. Má – HeadCheek (Kí hi u:HChk)

03. Hình d ng khuôn m t – HeadShape (HS)

04. Chi u dài lông mày – EyeBrowLength (EBL)

07. Chi u cao lông mày – EyeBrowHeight (EBH)08. Hình d ng lơng mày – EyeBrowShape (EBS)

11. Kho ng cách gi a 2 m t – EyeDistance (ED)

EyeHWRatio (EHWR)

14. Chi u dài m i – NoseLength (NL)15. Chi u r ng m i – NoseWidth (NW)16. Hình d ng m i – NoseShape (NS)

17. Chi u r ng mi ng – MouthWidth (MW)

(MTUL)

</div>Trang 22<div class="page_container" data-page="22">

20. dày môi di - MouthThicknessOfLowerLip(MTLL)

4. Chi udài

2. Lôngmày

</div>Trang 23<div class="page_container" data-page="23">

6. trí

7. Chi ucao

8. Hìnhng

t

</div>Trang 24<div class="page_container" data-page="24">

12. lcao /

13. Kích

ng t14. Chi u

dài15. Chi u

16. Hìnhng

17. Chi ung

5. Mi ng

18. trí

</div>Trang 25<div class="page_container" data-page="25">

19. dàymơitrên

2.2.1.3 Mã hố c tr ng

Trong bài tốn này, ta bi u di n nhi m s c th b ng chu i nh phân 0,1.

i v i m i thu c tính, l y mi n xác nh trong kho ng [0..15], t c lày 16 giá tr khác nhau. S d ch n con s 16 vì 16 là m t l y th a c a 2,thu n l i cho vi c bi u di n, n u ch n 8 thì s giá tr bi u di n c q ít,cịn 32 thì l i quá nhi u.

§ Bi u di n 1 gen: Xem m i thu c tính nh m t gen, do có 16 giá tr cho

i thu c tính nên i v i m i gen bi u di n ta c n 4 bit.

Ví d : Gi s thu c tính HeadShape mang giá tr 9, nh v y gen bi u di n slà 1001.

§ Bi u di n chu i nhi m s c th : M t nhi m s c th là m t chu i tuy n

tính các gen, m i gen có v trí xác nh trong chu i. Do có t t c 20thu c tính, t c là có 20 gen nên m i nhi m s c th c bi u di n b ng

chu i nh phân có chi u dài 20(gen) x 4(bit/gen) = 80 bit.

Qui c cho m i gen m t ví trí c nh trong nhi m s c th , gi s

HeadCheek(HChk) v trí 1, HeadChin(HCh) v trí 2, HeadShape(HS) vtrí 3, …, MouthThicknessOfLowerLip (MTLL) v trí 20, ta có bi u di n

a m t nhi m s c th nh sau:

</div>Trang 26<div class="page_container" data-page="26">

Ví d : Ta có 4 nhi m s c th bi u di n cho 4 khn m t. Trong ó,

khn m t (A) nhi m s c th có các gen mang tồn giá tr 0 (giá tr bit

0000), khn m t (B) mang giá tr trung bình 7 (giá tr bit 1110), khn m t(C) tồn giá tr l n nh t 15 (giá tr bit 1111), cịn khn m t (D) mang giá tr

ng u nhiên.

(A)Nhi m s c th : 0000.0000...0000

(B) Nhi m s c th : 1000.1000...1000

(C)Nhi m s c th : 1111.1111...1111

</div>Trang 27<div class="page_container" data-page="27">

(D)Nhi m s c th :

2.2.2 Hàm thích nghi

Ta xem m i khn m t nh m t m nguyên trong không gian 20chi u {0, … , 15}20, trong ó giá tr c a thu c tính óng vai trị t a . D atrên kho ng cách gi a các m trong không gian này, giá tr thích nghi

c tính theo qui t c sau :

(1). i v i nh ng khuôn m t c ch n: Giá tr thích nghi = Giá trthích nghi l n nh t = Kho ng cách xa nh t = 61 (nh tính d i).

(2). i v i các khn m t cịn l i: D a trên kho ng cách n khnt trung bình.

Trong trng h p (1), g i MaxFace(15, … ,15) là m xa nh t trong t a , O(0, … ,0) là tâm t a , vì t t c các m u có t a khơngâm, ta có kho ng cách Euclide gi a hai khuôn m t xa nh t là:

Do ó giá tr thích nghi l n nh t là 61.

Trng h p (2), khuôn m t trung bình A(a1, …aj,… am)a n khnt (F1, F2, …, Fn)i Fi = ( xi1,…, xij,…, xim) trong ó m là s thu c tính

</div>Trang 28<div class="page_container" data-page="28">

=1 ,1

Công th c 2-1 T a các m c a khn m t trungbình A

D

Fi,A là kho ng cách t khuôn m t th i (Fi)n m t trung bình A.

Cơng th c tính kho ng cách nh sau:

Ghi chú: Do kho ng cách Euclide s d ng phép l y c n chi m nhi u

th i gian tính tốn c a máy nên trong lu n v n s d ng o City-Block

thay th . o kho ng cách City-Block gi a hai vector c tr ng c a hai

khuôn m t phác th o Fa(xa1,…,xam) và Fb(xb1,…,xbm) c tính nh sau:

Cơng th c 2-3 o kho ng cách City-Block

Theo cơng th c này thì Dmax c tính l i nh sau:

=−=

</div>Trang 29<div class="page_container" data-page="29">

Kho ng cách t khuôn m t trung bình A(a1, …aj,… am) n khn

t th i Fi = ( xi1,…, xij,…, xim):

Công th c 2-4 Kho ng cách City-Block gi a Fi và ACơng th c tính giá tr thích nghi :

i eval(Fi) là giá tr thích nghi cho khn m t th i. Ta có cơng th c

tính giá tr thích nghi nh sau :

Eval (Fi) = IF ( Fic ch n , Dmax , Dmax – DFi,A)

Công th c 2-5 Giá tr thích nghi c a khn m t Fi

2.2.3 Thu t gi i di truy n

2.2.3.1 Các phép toán

2.2.3.1.1 Tái sinh

ch n ra m t qu n th khuôn m t m i t qu n th hi n hành, ta sng ph ng pháp tái sinh nh trong thu t gi i di truy n thông th ng, dùngnguyên t c quay bánh xe Rulét v i các rãnh c nh ngh a d a trên

thích nghi. C th g i pop_size là kích th c qu n th (s khuôn m t trongqu n th ), thao tác tái sinh c th c hi n nh sau [1]:

§ Tính thích nghi cho m i khuôn m t:

eval

i

∀∈

</div>Trang 30<div class="page_container" data-page="30">

)(

§ Tính xác su t ch n cho m i khuôn m t:

i v i m i khuôn m t trong qu n th m i, phát sinh ng u nhiên m t

th c r ∈ [0,1], n u r nh h n xác su t lai pcthì ch n khn m t ó lai.Sau khi ã ch n s khuôn m t, ta ti n hành thao tác lai ghép nhsau:

§ i v i m i c p khuôn m t c ghép ôi, phát sinh ng u nhiên m t

nguyên pos ∈ {1,…,m-1} (m là t ng s bit bi u di n nhi m s c

th , m=20 x 4 = 80 bit). S pos cho bi t v trí lai.

§ Thay hai khn m t trên:

</div>Trang 31<div class="page_container" data-page="31">

ng hai khuôn m t m i:

(a1a2aposbpos+1bm) và(b1b2bposapos+1am)

Vì s khn m t ch n cho lai c n là m t s ch n nên n u sau thao tácch n lai s khuôn m t c ch n là s l , ta c ng thêm b ng ch n ng u nhiên

t khuôn m t trong s các khuôn m t còn l i.

Trong cài t c a chúng tôi, i v i m i c p khuôn m t, thao tác laighép trên c ti n hành theo cách sau: 1. Phát sinh ng u nhiên m t s

k∈{1,..,5} 2.Ti n hành k l n lai ghép (posc phát sinh ng u nhiên k l n).Ví d : Lai 2 khn m t (A) và (B) v i s l n lai k = 3; v trí lai pos

c phát sinh l n lt là 17, 8, 15; xác su t lai pc=0.5; ta c 2 khuôn m t

(A ) và (B ). Có th th y (A ) và (B ) v a mang nh ng c tr ng c a cha v a

t, Mi nga (A);ng t (B ) mangng m t, M i, Lông mày

</div>Trang 32<div class="page_container" data-page="32">

Lai 2 khuôn m t (C) và (D) v i k = 2 và posc phát sinh l n lt là

10, 17; pc v n là 0.5:

</div>Trang 34<div class="page_container" data-page="34">

§ u r < pm thì ti n hành t bi n: N u bit có giá tr 0 thì gán nó thành1 và ng c l i, n u bit có giá tr 1 thì i nó thành 0.

Ví d : Sau khi t bi n khuôn m t (E)i pm=0.005, ta c khuôn m t m i

(E ), v trí t bi n gen s 16, bit 1 và gen s 18, bit 1.ây là 2 gen bi udi n cho c tr ng Hình d ng m i và trí mi ng, quan sát hai khn m t(E) và (E ) có th th y s khác bi t này: m i c a khuôn m t (E) và c a

khuôn m t (E ) có hình d ng khác nhau; v trí mi ng c ng có s khác nhau

tuy khơng nhi u do chênh l ch không l n (1001 và 1000)

( )

</div>Trang 36<div class="page_container" data-page="36">

§ Gi l i trong qu n th 90% khuôn m t u tiên, 10% khn m t cịn l ic phát sinh ng u nhiên m b o tính a d ng c a qu n th

2.2.3.2.2 Thu t gi i

ây ch trình bày b c ti n hóa c a thu t gi i di truy n sau khi ng i d ng ch n nh ng khn m t thích h p nh t (theo ý ng i s d ng) tnh ng khuôn m t c th hi n, chi ti t toàn b thu t gi i áp d ng gi iquy t bài toán s c trình bày ch ng sau.

</div>