Nghiên cứu Khoa học

Giới thiệu về thuật toán di truyền

  • 18/12/2025
  • Nghiên cứu Khoa học

1. Thuật toán di truyền là gì?

Thuật toán di truyền là một kỹ thuật tối ưu hóa và tìm kiếm trong khoa học máy tính, dựa trên nguyên lý của Thuyết tiến hóa Darwin. Nó giả định rằng các lời giải cho một vấn đề giống như các cá thể trong một quần thể. Qua thời gian, các cá thể "khỏe mạnh" (lời giải tốt) sẽ sống sót và sinh sản, trong khi các cá thể "yếu" sẽ bị loại bỏ.

2. Các thành phần cốt lõi

Để chạy một thuật toán di truyền, chúng ta cần định nghĩa các khái niệm sinh học tương ứng trong máy tính:

  • Cá thể (Individual/Chromosome): Một lời giải cụ thể cho bài toán. Nó thường được mã hóa dưới dạng một chuỗi (ví dụ: chuỗi nhị phân 01011).

  • Quần thể (Population): Tập hợp nhiều cá thể (nhiều lời giải ứng viên).

  • Hàm thích nghi (Fitness Function): "Thước đo" để đánh giá một lời giải tốt đến mức nào. Điểm càng cao, khả năng sống sót càng lớn.

3. Quy trình "Tiến hóa" của thuật toán

Thuật toán di truyền hoạt động theo một vòng lặp gồm các bước chính sau:

Bước 1: Khởi tạo (Initialization)

Tạo ra một quần thể ban đầu một cách ngẫu nhiên.

Bước 2: Đánh giá (Selection)

Sử dụng Hàm thích nghi để chấm điểm từng cá thể. Những cá thể có điểm cao nhất sẽ được chọn làm "bố mẹ" để truyền lại gene cho thế hệ sau.

Bước 3: Lai ghép (Crossover)

Giống như trong sinh học, hai cá thể bố mẹ kết hợp các đoạn gene của mình để tạo ra cá thể con mới. Hy vọng rằng con sẽ thừa hưởng những đặc điểm tốt từ cả hai.

Bước 4: Đột biến (Mutation)

Để tránh việc quần thể trở nên quá giống nhau (bị kẹt ở một lời giải chưa phải tốt nhất), thuật toán sẽ thay đổi ngẫu nhiên một vài gene nhỏ trong cá thể con. Điều này tạo ra sự đa dạng và giúp khám phá những vùng không gian lời giải mới.

Bước 5: Thay thế và Lặp lại

Thế hệ con mới sẽ thay thế thế hệ cũ, và quy trình lại bắt đầu cho đến khi tìm thấy lời giải đủ tốt hoặc đạt đến số thế hệ quy định.

4. Tại sao chúng ta cần Thuật toán di truyền?

GA không đảm bảo sẽ luôn tìm ra lời giải hoàn hảo nhất (Global Optimum), nhưng nó cực kỳ hiệu quả trong các trường hợp:

  • Không gian tìm kiếm quá lớn: Khi có hàng tỷ khả năng xảy ra và không thể thử sai từng cái một (ví dụ: Lập lịch bay, sắp xếp nhân sự).

  • Bài toán không có công thức toán học cụ thể: Khi bạn chỉ có thể "thử và sai" chứ không thể giải bằng đạo hàm hay các phương pháp truyền thống.

5. Ứng dụng thực tế

  • Công nghiệp: Thiết kế hình dáng khí động học của máy bay hoặc ô tô.

  • Kinh tế: Tối ưu hóa danh mục đầu tư tài chính.

  • Robotics: Giúp robot học cách đi bộ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.

  • Game: Huấn luyện AI tìm ra chiến thuật chơi game đỉnh cao.

Sự thật thú vị: NASA từng dùng thuật toán di truyền để thiết kế một loại anten đặc biệt cho tàu vũ trụ Space Technology 5. Hình dáng của nó trông rất "kỳ dị" và không giống bất kỳ thiết kế nào con người từng nghĩ ra, nhưng hiệu suất truyền nhận tín hiệu lại cực kỳ tối ưu.

Các tin khác

KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ ĐẠI HỌC DUY TÂN

Phòng 503 - K7/25 Quang Trung, Tp Đà Nẵng

(0236) 3827111(Ext 503)

Copyright © 2026 Đại học Duy Tân