Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu, phát triển một số kỹ thuật thích ứng nhằm cải thiện chất lượng giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học "Nghiên cứu, phát triển một số kỹ thuật thích ứng nhằm cải thiện chất lượng giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu" được nghiên cứu với mục tiêu: 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 giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu. Từ đó, đề xuất áp dụng để cải tiến một số giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu điển hình nhằm minh chứng hiệu quả và tính phổ dụng của những kỹ thuật đã phát triển.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu, phát triển một số kỹ thuật thích ứng nhằm cải thiện chất lượng giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêuBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ/BTTM TRẦN BÌNH MINHNGHIÊN 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 Mã số: 9460110 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC HÀ NỘI - 2024 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ/BTTMNgười hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS Nguyễn Long 2. TS Thái Trung KiênPhản biện 1: GS.TS Nguyễn Hiếu Minh Học viện Kỹ thuật Mật mãPhản biện 2: PGS.TS Nguyễn Quang Uy Học viện Kỹ thuật quân sựPhản biện 3: TS Đỗ Việt Bình Viện Khoa học và Công nghệ quân sựLuận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấpViện, họp tại Viện Khoa học và Công nghệ quân sự vào hồi …..ngày ….. tháng ….. năm 2024Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:- Thư viện Viện Khoa học và Công nghệ quân sự- Thư viện Quốc gia Việt Nam 1 MỞ ĐẦU1. Tính cấp thiết của đề tài luận án Chất lượng, hiệu quả của giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu được đánhgiá trên hai khía cạnh là chất lượng của tập giải pháp và hiệu quả tìm kiếmcủa giải thuật. Duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác có ảnhhưởng lớn đến hiệu quả tìm kiếm của giải thuật và chất lượng của tập giảipháp thu được. Thông tin tham chiếu được sử dụng để duy trì cân bằng trongcác giải thuật hiện nay thường được cài đặt ngay từ đầu, độc lập với quá trìnhtiến hóa. Một số thông tin quan trọng được trích rút trong quá trình tiến hóanhư xu hướng biến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp theo phânđoạn thời gian hay các vùng trống xuất hiện trong phân bố của quần thể chưađược sử dụng hoặc sử dụng chưa đầy đủ làm thông tin tham chiếu. Vì vậy,việc nghiên cứu, sử dụng phù hợp các thông tin nêu trong cơ chế điều khiểnthích ứng nhằm cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật làcần thiết, có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao.2. Mục tiêu của luận án Phát triển một số kỹ thuật điều khiển thích ứng nhằm duy trì cân bằng giữakhả năng thăm dò và khai thác trong quá trình tiến hóa của giải thuật tiến hóatối ưu đa mục tiêu. Từ đó, đề xuất áp dụng để cải tiến một số giải thuật tiếnhóa tối ưu đa mục tiêu điển hình nhằm minh chứng hiệu quả và tính phổ dụngcủa những kỹ thuật đã phát triển.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Kỹ thuật điều khiển thích ứng nhằm cân bằng giữakhả năng thăm dò và khai thác trong quá trình tiến hóa của giải thuật tiến hóatối ưu đa mục tiêu. Phạm vi nghiên cứu: Áp dụng cho một số giải thuật tiến hóa tối ưu đa mụctiêu điển hình trong điều kiện lớp tối ưu Pareto của bài toán tối ưu đa mục tiêulà liên tục.4. Nội dung nghiên cứu - Tổng quan giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu, vấn đề đánh giá chấtlượng của giải thuật và duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác. - Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên xu hướngbiến đổi độ đo về hội tụ và đa dạng của tập giải pháp và áp dụng để cải tiếncác giải thuật DMEA-II, MOEA/D, MOEA/D-DE, NSGAII-DE. - Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật điều khiển thích ứng dựa trên phân bốcủa quần thể và áp dụng để cải tiến các giải thuật DMEA-II, MOEA/D.5. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp phân tích - tổng hợp để hiểu cơ chế của giải thuật, từ đó tổnghợp và phân loại các kỹ thuật điều khiển thích ứng. Phương pháp quy nạp -diễn dịch để phân tích tồn tại, từ đó đề xuất một số kỹ thuật điều khiển thích 2ứng mới. Phương pháp thực nghiệm để kiểm tra, đánh giá chất lượng, hiệuquả của các giải thuật cải tiến. Phương pháp phân tích - tổng kết để đánh giávề ưu nhược điểm, rút ra các kết luận và hướng phát triển.6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Ý nghĩa khoa học: Luận án đóng góp thêm vào lĩnh vực nghiên cứu hai kỹthuật điều khiển thích ứng mới nhằm cân bằng giữa khả năng thăm dò và khaithác của giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu và một số giải thuật cải tiến dựatrên các kỹ thuật đã phát triển. Ý nghĩa thực tiễn: Các kỹ thuật phát triển và giải thuật cải tiến có thể ứngdụng giải quyết tốt các bài toán tối ưu đa mục tiêu trong thực tế.7. Bố cục của luận án Nội dung chính của luận án được trình bày trong 03 chương, với 43 hìnhvẽ và đồ thị minh họa, 17 bảng biểu, sử dụng 104 đầu tài liệu tham khảo trênhai thứ tiếng (Việt, Anh). Luận án có kết cấu gồm: Mở đầu, 03 chương, kếtluận, tài liệu tham khảo và phụ lục. Chương 1. TỔNG QUAN GIẢI THUẬT TIẾN HÓA TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU1.1. Bài toán tối ưu đa mục tiêu1.1.1. Phát biểu bài toán Bài toán tối ưu đa mục tiêu (MOP) là bài toán gồm nhiều hơn một mụctiêu, các mục tiêu có sự xung đột và cần được tối ưu đồng thời.1.1.2. Một số khái niệm cơ bản Những khái niệm cơ bản trong tối ưu đa mục tiêu gồm quan hệ trội Pareto,tối ưu Pareto, tập tối ưu Pareto và lớp tối ưu Pareto.1.1.3. Người quyết định Là người đưa ra quyết định cuối cùng về giải pháp của MOP.1.1.4. Ứng dụng của bài toán tối ưu đa mục tiêu trong thực tế MOP được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lực vực khác nhau từ kinh tế - xãhội, khoa học kỹ thuật đến an ninh - quốc phòng.1.1.5. Phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu Gồm phương pháp truyền thống và phương pháp dựa trên nguyên lý tiếnhóa, trong đó giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu (MOEA) là phương phápdựa trên nguyên lý tiến hóa hiệu quả để giải MOP.1.2. Giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu1.2.1. Tổng quan về giải thuật MOEA sử dụng nguyên lý tiến hóa để tìm các giải pháp tối ưu toàn cụccho MOP. MOEA ...