Phần 1: Giới thiệu về giải thuật di truyền và bánh xe roulette
Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm, GA) là một loại phương pháp tối ưu hóa tìm kiếm được lấy cảm hứng từ nguyên lý tự nhiên của quá trình tiến hóa. Trong GA, mỗi giải pháp có thể xem là một “cá nhân” trong một “cộng đồng”. Mỗi cá nhân này đều có một chuỗi mã gen đại diện cho giải pháp của mình.
Trong GA, các bước chính bao gồm: khởi tạo quần thể ban đầu, đánh giá sự thích ứng, chọn lọc (roulette wheel), lai ghép (crossover), đột biến (mutation). Các bước này lặp lại theo một vòng lặp, cho đến khi đạt được điều kiện dừng, thường là số lượng thế hệ hoặc chất lượng tối ưu đã đạt đến.
Bánh xe roulette (Roulette Wheel Selection, RWS) là một phương pháp chọn lọc phổ biến trong GA, trong đó cá nhân được chọn dựa trên tỷ lệ tương đối giữa sự thích ứng của chúng và tổng sự thích ứng của toàn bộ quần thể.
Phần 2: Bước chi tiết của kỹ thuật chọn lọc bánh xe roulette
Bước 1: Đánh giá sự thích ứng của từng cá nhân.
Mỗi cá nhân sẽ có một độ thích ứng riêng, dựa trên việc giải quyết vấn đề. Độ thích ứng càng cao, khả năng được chọn để lai ghép càng lớn. Ví dụ: Trong một bài toán tối ưu hóa, cá nhân có giải pháp tốt nhất sẽ có độ thích ứng cao hơn.
Bước 2: Tính tổng của tất cả sự thích ứng.
Tổng này sẽ dùng làm tham chiếu để chọn cá nhân. Một ví dụ đơn giản, nếu quần thể có 3 cá nhân với sự thích ứng lần lượt là 5, 10 và 15, thì tổng sẽ là 30.
Bước 3: Quay bánh xe roulette.
Tạo ra một dãy số ngẫu nhiên trong phạm vi từ 0 đến tổng độ thích ứng. Dựa vào dãy số này, ta chọn cá nhân tương ứng. Ví dụ, nếu dãy số random là 12, ta sẽ chọn cá nhân thứ hai (từ 5 đến 15).
Bước 4: Lặp lại.
Quá trình này lặp lại đến khi số lượng cá nhân cần chọn được chọn.
Phần 3: Ưu nhược điểm của kỹ thuật chọn lọc bánh xe roulette
Ưu điểm:
- Kỹ thuật dễ thực hiện, không cần cài đặt phức tạp.
- Có khả năng tìm thấy nhiều giải pháp tốt trong quần thể, tăng cơ hội tìm ra giải pháp tối ưu.
- Dễ dàng kết hợp với các phương pháp khác như lai ghép, đột biến.
Nhược điểm:
- Tuy nhiên, kỹ thuật này cũng có những hạn chế như việc dễ bị mắc kẹt ở các đỉnh cục bộ, nghĩa là giải pháp được chọn thường là giải pháp có độ thích ứng cao nhất mà không quan tâm đến sự đa dạng của quần thể.
- Trong một số trường hợp, nếu sự thích ứng giữa các cá nhân chênh lệch quá lớn, kỹ thuật này có thể gây mất cân bằng, khiến cá nhân có độ thích ứng cao hơn chiếm đa số.
Phần 4: Áp dụng kỹ thuật chọn lọc bánh xe roulette trong thực tế
Tuy kỹ thuật này có những hạn chế, nhưng nó vẫn được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: tối ưu hóa, học máy, nhận dạng hình ảnh và nhiều ngành khoa học máy tính khác. Kỹ thuật chọn lọc bánh xe roulette giúp các nhà nghiên cứu và lập trình viên có công cụ hiệu quả để tìm kiếm giải pháp tối ưu, giảm thiểu thời gian và công sức so với các phương pháp thông thường.
