Giải thuật Tìm kiếm Tiến hóa (Evolutionary Search) trong C++ - Giải thích, Ví dụ và Mã nguồn

Thuật toán Tìm kiếm Tiến hóa là một phương pháp tối ưu hóa dựa trên cơ chế tiến hóa trong tự nhiên. Thuật toán này mô phỏng quá trình tiến hóa của các cá thể trong một quần thể qua các thế hệ để tìm ra giải pháp tốt nhất cho một vấn đề.

Cách hoạt động

1. Khởi tạo quần thể: Tạo một quần thể ban đầu gồm các cá thể ngẫu nhiên.
2. Đánh giá: Đánh giá chất lượng của mỗi cá thể trong quần thể dựa trên hàm mục tiêu hoặc tiêu chí đánh giá.
3. Lựa chọn: Chọn ra một số cá thể tốt nhất từ quần thể hiện tại dựa trên xác suất hoặc tiêu chí lựa chọn.
4. Tiến hóa: Tạo ra thế hệ mới bằng cách lai ghép và biến đổi cá thể đã được chọn.
5. Lặp lại: Lặp lại quá trình từ bước 2 đến bước 4 qua nhiều thế hệ cho đến khi đạt được giải pháp đủ tốt hoặc hết số lần lặp.

Ví dụ: Tối ưu hóa Hàm Số Fibonacci bằng Tìm kiếm Tiến hóa

Xét bài toán tối ưu hóa hàm số Fibonacci F(x) = F(x-1) + F(x-2) với F(0) = 0, F(1) = 1. Chúng ta muốn tìm giá trị x mà F(x) là lớn nhất. Phương pháp Tìm kiếm Tiến hóa có thể tạo ra một quần thể gồm các giá trị x ngẫu nhiên, thực hiện tiến hóa qua các thế hệ để tìm ra giá trị x tối ưu.

Mã nguồn ví dụ trong C++

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

int fibonacci(int n) {
    if (n <= 0) return 0;
    if (n == 1) return 1;
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

int evolutionSearchFibonacci(int populationSize, int numGenerations) {
    srand(time(0));

    std::vector<int> population(populationSize);
    for (int i = 0; i < populationSize; ++i) {
        population[i] = rand() % populationSize;
    }

    for (int gen = 0; gen < numGenerations; ++gen) {
        int bestIndex = 0;
        for (int i = 1; i < populationSize; ++i) {
            if (fibonacci(population[i]) > fibonacci(population[bestIndex])) {
                bestIndex = i;
            }
        }

        // Crossover and mutation operations can be applied here

        // Example: Replace the worst individual with the best individual
        population[0] = population[bestIndex];
    }

    return population[0];
}

int main() {
    int populationSize = 50;
    int numGenerations = 100;
    int result = evolutionSearchFibonacci(populationSize, numGenerations);

    std::cout << "Optimal x for maximum Fibonacci value: " << result << std::endl;

    return 0;
}

Trong ví dụ này, chúng ta sử dụng phương pháp Tìm kiếm Tiến hóa để tối ưu hóa hàm số Fibonacci. Chúng ta tạo ra một quần thể gồm các giá trị x ngẫu nhiên, thực hiện tiến hóa qua các thế hệ bằng cách chọn ra cá thể tốt nhất và áp dụng các phép toán lai ghép và biến đổi.