Tên luận án:
NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN MỘT SỐ KỸ THUẬT THÍCH ỨNG NHẰM CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG GIẢI THUẬT TIẾN HÓA TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU
Ngành:
Cơ sở toán học cho tin học
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Luận án "Nghiên cứu, Phát triển một số kỹ thuật thích ứng nhằm cải thiện chất lượng giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu" của Trần Bình Minh, thuộc ngành Cơ sở toán học cho tin học, tập trung giải quyết thách thức trong việc duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác của các giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu (MOEA). Chất lượng và hiệu quả tìm kiếm của các MOEA hiện tại còn hạn chế do thông tin tham chiếu thường được cài đặt ngay từ đầu, chưa sử dụng đầy đủ các thông tin động quan trọng như xu hướng biến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp hoặc các vùng trống trong phân bố quần thể.
Mục tiêu của luận án là phát triển một số kỹ thuật điều khiển thích ứng nhằm duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác trong quá trình tiến hóa của MOEA, từ đó đề xuất áp dụng để cải tiến các giải thuật MOEA điển hình, minh chứng hiệu quả và tính phổ dụng. Đối tượng nghiên cứu là kỹ thuật điều khiển thích ứng này, áp dụng cho các MOEA điển hình trong điều kiện lớp tối ưu Pareto liên tục.
Nội dung nghiên cứu bao gồm tổng quan về MOEA, đánh giá chất lượng và các vấn đề cân bằng, sau đó phát triển hai nhóm kỹ thuật điều khiển thích ứng. Nhóm thứ nhất dựa trên xu hướng biến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp, được áp dụng để cải tiến các giải thuật DMEA-II, MOEA/D, MOEA/D-DE, NSGAII-DE. Nhóm thứ hai dựa trên phân bố của quần thể, áp dụng để cải tiến DMEA-II và MOEA/D.
Luận án sử dụng các phương pháp phân tích - tổng hợp, quy nạp - diễn dịch và thực nghiệm để kiểm tra, đánh giá. Về ý nghĩa khoa học, luận án đóng góp hai kỹ thuật điều khiển thích ứng mới và các giải thuật cải tiến. Về ý nghĩa thực tiễn, các kỹ thuật và giải thuật phát triển có thể ứng dụng giải quyết hiệu quả các bài toán tối ưu đa mục tiêu trong thực tế. Kết quả thử nghiệm đã chứng minh các giải thuật cải tiến đảm bảo cân bằng tốt hơn, cải thiện tính hội tụ và đa dạng của tập giải pháp.
Mục lục chi tiết:
- MỞ ĐẦU
- 1. Tính cấp thiết của đề tài luận án
- 2. Mục tiêu của luận án
- 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- 4. Nội dung nghiên cứu
- 5. Phương pháp nghiên cứu
- 6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
- 7. Bố cục của luận án
- Chương 1. TỔNG QUAN GIẢI THUẬT TIẾN HÓA TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU
- 1.1. Bài toán tối ưu đa mục tiêu
- 1.1.1. Phát biểu bài toán
- 1.1.2. Một số khái niệm cơ bản
- 1.1.3. Người quyết định
- 1.1.4. Ứng dụng của bài toán tối ưu đa mục tiêu trong thực tế
- 1.1.5. Phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu
- 1.2. Giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu
- 1.2.1. Tổng quan về giải thuật
- 1.2.2. Một số giải thuật điển hình
- 1.3. Đánh giá chất lượng và hiệu quả của giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu
- 1.3.1. Đánh giá chất lượng của tập giải pháp
- 1.3.2. Đánh giá hiệu quả tìm kiếm của giải thuật
- 1.3.3. Đánh giá trên một số tiêu chí khác
- 1.4. Một số vấn đề trong đánh giá chất lượng và hiệu quả của giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu
- 1.4.1. Cân bằng giữa hội tụ và đa dạng của tập giải pháp
- 1.4.2. Cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật
- 1.4.3. Kỹ thuật điều khiển thích ứng nhằm duy trì cân bằng khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật
- 1.5. Đề xuất nội dung nghiên cứu của luận án
- 1.5.1. Một số vấn đề tồn tại trong lĩnh vực nghiên cứu
- 1.5.2. Giả thuyết nghiên cứu
- 1.5.3. Nội dung nghiên cứu của luận án
- 1.6. Kết luận Chương 1
- Chương 2. NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN THÍCH ỨNG DỰA TRÊN XU HƯỚNG BIẾN ĐỔI ĐỘ ĐO VỀ HỘI TỤ VÀ ĐA DẠNG CỦA TẬP GIẢI PHÁP
- 2.1. Kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên xu hướng biến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp
- 2.1.1. Mối quan hệ giữa xu hướng biến đổi độ đo chất lượng của tập giải pháp và xu thế tìm kiếm của giải thuật
- 2.1.2. Đề xuất kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên xu hướng biến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp
- 2.1.3. Áp dụng vào cải tiến giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu
- 2.2. Đề xuất cải thiện một số giải thuật điển hình
- 2.2.1. Giải thuật DMEA-II++
- 2.2.2. Giải thuật MOEA/D+
- 2.2.3. Giải thuật MOEA/D-DE+
- 2.2.4. Giải thuật NSGAII-DE+
- 2.3. Thử nghiệm và đánh giá
- 2.3.1. Kịch bản thử nghiệm
- 2.3.2. Kết quả thử nghiệm
- 2.3.3. Đánh giá chung về kỹ thuật
- 2.4. Kết luận Chương 2
- Chương 3. NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN THÍCH ỨNG DỰA TRÊN PHÂN BỐ CỦA QUẦN THỂ
- 3.1. Kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên phân bố của quần thể
- 3.1.1. Mối quan hệ giữa phân bố quần thể và khả năng thăm dò, khai thác của giải thuật
- 3.1.2. Đề xuất kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên phân bố của quần thể
- 3.2. Đề xuất cải thiện một số giải thuật điển hình
- 3.2.1. Giải thuật DMEA-II+
- 3.2.2. Giải thuật MOEA/D++
- 3.3. Thử nghiệm và đánh giá
- 3.3.1. Kịch bản thử nghiệm
- 3.3.2. Kết quả thử nghiệm
- 3.3.3. Đánh giá chung về kỹ thuật
- 3.3.4. Một số đánh giá giữa các kỹ thuật được phát triển trong luận án
- 3.4. Kết luận Chương 3
- KẾT LUẬN
- 1. Các kết quả của luận án
- (i) Nghiên cứu tổng quan về giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu và phân tích tầm quan trọng của vấn đề duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật. Xác định một số vấn đề tồn tại trong điều khiển thích ứng nhằm cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật trong quá trình tiến hóa.
- (ii) Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên xu hướng biến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp nhằm duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác trong quá trình tiến hóa của giải thuật. Từ đó, đề xuất áp dụng để cải tiến các giải thuật DMEA-II, MOEA/D, MOEA/D-DE, NSGAII-DE. Luận án đã tiến hành thử nghiệm, so sánh và đánh giá kết quả, khẳng định về chất lượng, hiệu quả của kỹ thuật và các giải thuật cải tiến.
- (iii) Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên phân bố của quần thể nhằm cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác trong quá trình tiến hóa của giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu. Từ đó, đề xuất áp dụng để cải tiến các giải thuật DMEA-II và MOEA/D. Luận án đã tiến hành thử nghiệm, so sánh và đánh giá kết quả, khẳng định về chất lượng, hiệu quả của kỹ thuật và các giải thuật cải tiến.
- 2. Những đóng góp mới của luận án
- (i) Đề xuất kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên xu hướng biến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp và áp dụng để cải tiến các giải thuật DMEA-II, MOEA/D, MOEA/D-DE và NSGAII-DE.
- (ii) Đề xuất kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên phân bố của quần thể và áp dụng để cải tiến các giải thuật DMEA-II và MOEA/D.
- 3. Hướng phát triển của luận án
- Về lý thuyết:
- Nghiên cứu kết hợp sử dụng kỹ thuật dự báo (như hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, trí tuệ nhân tạo) trong các kỹ thuật đã phát triển để dự báo thông tin về tương lai của quá trình tiến hóa và sử dụng làm thông tin tham chiếu nhằm duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật trong quá trình tiến hóa;
- Nghiên cứu kết hợp sử dụng thông tin tham chiếu được cung cấp bởi các kỹ thuật điều khiển tự động với thông tin tham chiếu được cung cấp bởi người quyết định để duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật trong quá trình tiến hóa.
- Về ứng dụng: Nghiên cứu mô hình hóa và giải một số bài toán tối ưu đa mục tiêu thực tế, tập trung vào vấn đề tối ưu trong một số bài toán có tính thực tiễn cao trong lĩnh vực quân sự như lập kế hoạch tác chiến, đánh giá phương án tác chiến, tính toán hiệu quả chiến đấu...