nguyenbaomanh.hung
New member
### Thuật toán di truyền trong Python
Các thuật toán di truyền là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa.Họ dựa trên nguyên tắc chọn lọc tự nhiên, nơi các cá nhân khỏe mạnh nhất có nhiều khả năng tồn tại và sinh sản.Trong một thuật toán di truyền, một quần thể các giải pháp được cải thiện một cách lặp đi lặp lại bằng cách áp dụng các toán tử di truyền như đột biến và chéo.
Các thuật toán di truyền thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề khó giải quyết bằng các phương pháp tối ưu hóa truyền thống.Điều này là do các thuật toán di truyền không bị hạn chế bởi các giả định giống như các phương pháp truyền thống.Ví dụ, các thuật toán di truyền không yêu cầu hàm mục tiêu phải liên tục hoặc khác biệt.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến để thực hiện các thuật toán di truyền.Điều này là do Python là một ngôn ngữ đa năng phù hợp với cả điện toán khoa học và học máy.Có một số thư viện Python có sẵn để thực hiện các thuật toán di truyền, chẳng hạn như [pygad] (PyGAD - Python Genetic Algorithm! — PyGAD 3.2.0 documentation) và [DEAP] (https://deap.readthedocs.io/en/en/muộn nhất/).
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện một thuật toán di truyền trong Python.Chúng tôi sẽ sử dụng [pygad] (PyGAD - Python Genetic Algorithm! — PyGAD 3.2.0 documentation) thư viện.
#### 1. Định nghĩa vấn đề
Vấn đề chúng tôi sẽ giải quyết là [vấn đề nhân viên bán hàng du lịch] (https://en.wikipedia.org/wiki/traveling_salesman_problem).Vấn đề nhân viên bán hàng du lịch là một vấn đề tối ưu hóa cổ điển trong đó chúng tôi được cung cấp một danh sách các thành phố và khoảng cách giữa chúng.Mục tiêu là tìm một chuyến tham quan các thành phố đến thăm mỗi thành phố chính xác một lần và có tổng khoảng cách ngắn nhất.
#### 2. Đại diện giải pháp
Bước đầu tiên trong việc thực hiện một thuật toán di truyền là đại diện cho các giải pháp cho vấn đề.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, chúng ta có thể đại diện cho một giải pháp như một danh sách các thành phố theo thứ tự họ được truy cập.Ví dụ, giải pháp `['A', 'B', 'C', 'D']` đại diện cho một chuyến tham quan các thành phố A, B, C và D.
#### 3. Chức năng thể dục
Bước tiếp theo là xác định chức năng thể dục đo lường chất lượng của giải pháp.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, chức năng thể dục có thể được định nghĩa là tổng khoảng cách của tour du lịch.
#### 4. Người vận hành di truyền
Các toán tử di truyền được sử dụng để tạo ra các giải pháp mới từ các giải pháp hiện có.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, các nhà khai thác di truyền sau đây có thể được sử dụng:
*** Đột biến: ** Một đột biến thay đổi ngẫu nhiên một hoặc nhiều phần tử của giải pháp.
*** Crossover: ** Hai giải pháp được vượt qua để tạo ra một giải pháp mới.
#### 5. Lựa chọn
Quá trình lựa chọn được sử dụng để chọn các giải pháp tốt nhất để tồn tại và sinh sản.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, các giải pháp tốt nhất có thể được chọn bằng nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như lựa chọn bánh xe roulette hoặc lựa chọn giải đấu.
#### 6. Điều kiện chấm dứt
Điều kiện chấm dứt được sử dụng để ngăn chặn thuật toán di truyền khi tìm thấy một giải pháp đủ tốt.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, điều kiện chấm dứt có thể được định nghĩa là số lượng thế hệ hoặc giá trị thể lực tối đa.
#### 7. Thực hiện
Bây giờ chúng ta có thể thực hiện một thuật toán di truyền để giải quyết vấn đề nhân viên bán hàng du lịch ở Python.Mã sau đây cho thấy việc triển khai đơn giản thuật toán di truyền bằng thư viện Pygad:
`` `Python
Nhập Pygad
# Xác định các vấn đề
vấn đề = pygad.probol (
n_vars = len (thành phố),
var_type = "int",
fitness_func = objective_function,
các ràng buộc = ["all_different"],
)
# Xác định các tham số
pop_size = 100
Thế hệ = 100
Đột biến_prob = 0,1
Crossover_Prob = 0,5
# Tạo thuật toán
Thuật toán = pygad.ga (
vấn đề = vấn đề,
pop_size = pop_size,
Thế hệ = Thế hệ,
đột biến_prob = đột biến_prob,
Crossover_Prob = Crossover_Prob,
)
# Chạy thuật toán
Thuật toán.
=======================================
### Genetic Algorithm in Python
Genetic algorithms are a powerful tool for solving optimization problems. They are based on the principle of natural selection, where the fittest individuals are more likely to survive and reproduce. In a genetic algorithm, a population of solutions is iteratively improved by applying genetic operators such as mutation and crossover.
Genetic algorithms are often used to solve problems that are difficult to solve using traditional optimization methods. This is because genetic algorithms are not constrained by the same assumptions as traditional methods. For example, genetic algorithms do not require the objective function to be continuous or differentiable.
Python is a popular programming language for implementing genetic algorithms. This is because Python is a versatile language that is well-suited for both scientific computing and machine learning. There are a number of Python libraries available for implementing genetic algorithms, such as [PyGAD](https://pygad.readthedocs.io/en/latest/) and [DEAP](https://deap.readthedocs.io/en/latest/).
In this tutorial, we will show you how to implement a genetic algorithm in Python. We will use the [PyGAD](https://pygad.readthedocs.io/en/latest/) library.
#### 1. Problem Definition
The problem we will solve is the [Traveling Salesman Problem](https://en.wikipedia.org/wiki/Traveling_salesman_problem). The Traveling Salesman Problem is a classic optimization problem where we are given a list of cities and the distances between them. The goal is to find a tour of the cities that visits each city exactly once and has the shortest total distance.
#### 2. Solution Representation
The first step in implementing a genetic algorithm is to represent solutions to the problem. In the case of the Traveling Salesman Problem, we can represent a solution as a list of the cities in the order that they are visited. For example, the solution `['A', 'B', 'C', 'D']` represents a tour of the cities A, B, C, and D.
#### 3. Fitness Function
The next step is to define a fitness function that measures the quality of a solution. In the case of the Traveling Salesman Problem, the fitness function can be defined as the total distance of the tour.
#### 4. Genetic Operators
The genetic operators are used to generate new solutions from existing solutions. In the case of the Traveling Salesman Problem, the following genetic operators can be used:
* **Mutation:** A mutation randomly changes one or more elements of a solution.
* **Crossover:** Two solutions are crossed over to create a new solution.
#### 5. Selection
The selection process is used to choose the best solutions to survive and reproduce. In the case of the Traveling Salesman Problem, the best solutions can be chosen using a variety of methods, such as roulette wheel selection or tournament selection.
#### 6. Termination Condition
The termination condition is used to stop the genetic algorithm when a sufficiently good solution has been found. In the case of the Traveling Salesman Problem, the termination condition can be defined as the number of generations or the maximum fitness value.
#### 7. Implementation
We can now implement a genetic algorithm to solve the Traveling Salesman Problem in Python. The following code shows a simple implementation of a genetic algorithm using the PyGAD library:
```python
import pygad
# Define the problem
problem = pygad.Problem(
n_vars=len(cities),
var_type="int",
fitness_func=objective_function,
constraints=["all_different"],
)
# Define the parameters
pop_size = 100
generations = 100
mutation_prob = 0.1
crossover_prob = 0.5
# Create the algorithm
algorithm = pygad.GA(
problem=problem,
pop_size=pop_size,
generations=generations,
mutation_prob=mutation_prob,
crossover_prob=crossover_prob,
)
# Run the algorithm
algorithm.
Các thuật toán di truyền là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa.Họ dựa trên nguyên tắc chọn lọc tự nhiên, nơi các cá nhân khỏe mạnh nhất có nhiều khả năng tồn tại và sinh sản.Trong một thuật toán di truyền, một quần thể các giải pháp được cải thiện một cách lặp đi lặp lại bằng cách áp dụng các toán tử di truyền như đột biến và chéo.
Các thuật toán di truyền thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề khó giải quyết bằng các phương pháp tối ưu hóa truyền thống.Điều này là do các thuật toán di truyền không bị hạn chế bởi các giả định giống như các phương pháp truyền thống.Ví dụ, các thuật toán di truyền không yêu cầu hàm mục tiêu phải liên tục hoặc khác biệt.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến để thực hiện các thuật toán di truyền.Điều này là do Python là một ngôn ngữ đa năng phù hợp với cả điện toán khoa học và học máy.Có một số thư viện Python có sẵn để thực hiện các thuật toán di truyền, chẳng hạn như [pygad] (PyGAD - Python Genetic Algorithm! — PyGAD 3.2.0 documentation) và [DEAP] (https://deap.readthedocs.io/en/en/muộn nhất/).
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện một thuật toán di truyền trong Python.Chúng tôi sẽ sử dụng [pygad] (PyGAD - Python Genetic Algorithm! — PyGAD 3.2.0 documentation) thư viện.
#### 1. Định nghĩa vấn đề
Vấn đề chúng tôi sẽ giải quyết là [vấn đề nhân viên bán hàng du lịch] (https://en.wikipedia.org/wiki/traveling_salesman_problem).Vấn đề nhân viên bán hàng du lịch là một vấn đề tối ưu hóa cổ điển trong đó chúng tôi được cung cấp một danh sách các thành phố và khoảng cách giữa chúng.Mục tiêu là tìm một chuyến tham quan các thành phố đến thăm mỗi thành phố chính xác một lần và có tổng khoảng cách ngắn nhất.
#### 2. Đại diện giải pháp
Bước đầu tiên trong việc thực hiện một thuật toán di truyền là đại diện cho các giải pháp cho vấn đề.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, chúng ta có thể đại diện cho một giải pháp như một danh sách các thành phố theo thứ tự họ được truy cập.Ví dụ, giải pháp `['A', 'B', 'C', 'D']` đại diện cho một chuyến tham quan các thành phố A, B, C và D.
#### 3. Chức năng thể dục
Bước tiếp theo là xác định chức năng thể dục đo lường chất lượng của giải pháp.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, chức năng thể dục có thể được định nghĩa là tổng khoảng cách của tour du lịch.
#### 4. Người vận hành di truyền
Các toán tử di truyền được sử dụng để tạo ra các giải pháp mới từ các giải pháp hiện có.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, các nhà khai thác di truyền sau đây có thể được sử dụng:
*** Đột biến: ** Một đột biến thay đổi ngẫu nhiên một hoặc nhiều phần tử của giải pháp.
*** Crossover: ** Hai giải pháp được vượt qua để tạo ra một giải pháp mới.
#### 5. Lựa chọn
Quá trình lựa chọn được sử dụng để chọn các giải pháp tốt nhất để tồn tại và sinh sản.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, các giải pháp tốt nhất có thể được chọn bằng nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như lựa chọn bánh xe roulette hoặc lựa chọn giải đấu.
#### 6. Điều kiện chấm dứt
Điều kiện chấm dứt được sử dụng để ngăn chặn thuật toán di truyền khi tìm thấy một giải pháp đủ tốt.Trong trường hợp vấn đề nhân viên bán hàng du lịch, điều kiện chấm dứt có thể được định nghĩa là số lượng thế hệ hoặc giá trị thể lực tối đa.
#### 7. Thực hiện
Bây giờ chúng ta có thể thực hiện một thuật toán di truyền để giải quyết vấn đề nhân viên bán hàng du lịch ở Python.Mã sau đây cho thấy việc triển khai đơn giản thuật toán di truyền bằng thư viện Pygad:
`` `Python
Nhập Pygad
# Xác định các vấn đề
vấn đề = pygad.probol (
n_vars = len (thành phố),
var_type = "int",
fitness_func = objective_function,
các ràng buộc = ["all_different"],
)
# Xác định các tham số
pop_size = 100
Thế hệ = 100
Đột biến_prob = 0,1
Crossover_Prob = 0,5
# Tạo thuật toán
Thuật toán = pygad.ga (
vấn đề = vấn đề,
pop_size = pop_size,
Thế hệ = Thế hệ,
đột biến_prob = đột biến_prob,
Crossover_Prob = Crossover_Prob,
)
# Chạy thuật toán
Thuật toán.
=======================================
### Genetic Algorithm in Python
Genetic algorithms are a powerful tool for solving optimization problems. They are based on the principle of natural selection, where the fittest individuals are more likely to survive and reproduce. In a genetic algorithm, a population of solutions is iteratively improved by applying genetic operators such as mutation and crossover.
Genetic algorithms are often used to solve problems that are difficult to solve using traditional optimization methods. This is because genetic algorithms are not constrained by the same assumptions as traditional methods. For example, genetic algorithms do not require the objective function to be continuous or differentiable.
Python is a popular programming language for implementing genetic algorithms. This is because Python is a versatile language that is well-suited for both scientific computing and machine learning. There are a number of Python libraries available for implementing genetic algorithms, such as [PyGAD](https://pygad.readthedocs.io/en/latest/) and [DEAP](https://deap.readthedocs.io/en/latest/).
In this tutorial, we will show you how to implement a genetic algorithm in Python. We will use the [PyGAD](https://pygad.readthedocs.io/en/latest/) library.
#### 1. Problem Definition
The problem we will solve is the [Traveling Salesman Problem](https://en.wikipedia.org/wiki/Traveling_salesman_problem). The Traveling Salesman Problem is a classic optimization problem where we are given a list of cities and the distances between them. The goal is to find a tour of the cities that visits each city exactly once and has the shortest total distance.
#### 2. Solution Representation
The first step in implementing a genetic algorithm is to represent solutions to the problem. In the case of the Traveling Salesman Problem, we can represent a solution as a list of the cities in the order that they are visited. For example, the solution `['A', 'B', 'C', 'D']` represents a tour of the cities A, B, C, and D.
#### 3. Fitness Function
The next step is to define a fitness function that measures the quality of a solution. In the case of the Traveling Salesman Problem, the fitness function can be defined as the total distance of the tour.
#### 4. Genetic Operators
The genetic operators are used to generate new solutions from existing solutions. In the case of the Traveling Salesman Problem, the following genetic operators can be used:
* **Mutation:** A mutation randomly changes one or more elements of a solution.
* **Crossover:** Two solutions are crossed over to create a new solution.
#### 5. Selection
The selection process is used to choose the best solutions to survive and reproduce. In the case of the Traveling Salesman Problem, the best solutions can be chosen using a variety of methods, such as roulette wheel selection or tournament selection.
#### 6. Termination Condition
The termination condition is used to stop the genetic algorithm when a sufficiently good solution has been found. In the case of the Traveling Salesman Problem, the termination condition can be defined as the number of generations or the maximum fitness value.
#### 7. Implementation
We can now implement a genetic algorithm to solve the Traveling Salesman Problem in Python. The following code shows a simple implementation of a genetic algorithm using the PyGAD library:
```python
import pygad
# Define the problem
problem = pygad.Problem(
n_vars=len(cities),
var_type="int",
fitness_func=objective_function,
constraints=["all_different"],
)
# Define the parameters
pop_size = 100
generations = 100
mutation_prob = 0.1
crossover_prob = 0.5
# Create the algorithm
algorithm = pygad.GA(
problem=problem,
pop_size=pop_size,
generations=generations,
mutation_prob=mutation_prob,
crossover_prob=crossover_prob,
)
# Run the algorithm
algorithm.
