Bài tiểu luận: Tối ưu hóa kết cấu

Bài tiểu luận "Tối ưu hóa kết cấu" giới thiệu đến các bạn những nội dung về thuật toán bầy kiến, ý nghĩa tối ưu hóa kết cấu, nội dung tối ưu hóa kết cấu, áp dụng tối ưu hóa kết cấu,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài tiểu luận để có thêm tài liệu phục vụ nhu cầu học tập và nghiên cứu.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài tiểu luận: Tối ưu hóa kết cấu TỐI ƯU HÓA KẾT CẤU GVHD: TS VŨ TRƯỜNG VŨ MỤC LỤC I.1: GIỚI THIỆU CHUNG 2 I.2: Ý NGHĨA  3 I.2.1: Ý nghĩa khoa học  3 I.2.2: Ý nghĩa thực tiễn  3 I.3: ỨNG DỤNG  3 I.4: THUẬT TOÁN BẦY KIẾN  4 I.4.1: Giới thiệu chung về thuật toán bầy kiến  4 I.4.2: Sơ đồ chung của thuật toán bầy kiến  8 I.4.3: Nội dung của thuật toán bầy kiến  10 I.4.3.1: Mã giả cho thuật toán  11 I.4.3.2: Các sơ đồ thuật toán  12 I.4.3.2.1: Thuật toán Ant System (AS)  13 I.4.3.2.2: Thuật toán Ant Colony System(ACS)  14 I.4.3.2.3: Thuật toán Max–Min Ant System(MMAS)  16 I.4.3.2.4: Thuật toán Rank­Based Ant System(RBAS)  17 I.4.3.2.5: Thuật toán Best­Worst Ant System(BWAS)  18 I.5: ÁP DỤNG  20 Nhóm: 3                                                                                           Trang 1 TỐI ƯU HÓA KẾT CẤU GVHD: TS VŨ TRƯỜNG VŨ I.1: GI   ỚI THIỆU CHUNG  Trước khi nói về  nội dung thuật toán bầy kiến ta đi tìm hiểu về  đàn kiến  trong tự  nhiên, xem các đặc điểm và cách hoạt động của đàn kiến tự  nhiên. Từ  đó   có thể đưa ra các đặc điểm cần thiết, tác động tới thuật toán bầy kiến. Hình: Đàn kiến trong tự nhiên Đàn kiến tự nhiên: Là một loài có tổ chức cao, mỗi con kiến khi di chuyển sẽ  để  lại một lượng thông tin pheromone trên mặt đất. Đây là phương tiện để  đánh   dấu và để đàn kiến trao đổi thông tin khi tìm kiếm thức ăn. Khi đi tìm kiếm thức ăn:  Sau khi tìm thấy nguồn thức ăn, thì mỗi con kiến sẽ tìm ra đường đi của nó để đi từ  tổ  tới nguồn thức ăn. Chúng sẽ  giao tiếp trao đổi thông tin với nhau, sau một thời   gian cả  đàn kiến gần như  tìm ra và đi theo con đường ngắn nhất từ  tổ  tới nguồn   thức ăn. Sau khi nghiên cứu cho thấy cơ chế hoạt động của đàn kiến tự  nhiên trong  quá trình tìm đuờng đi ngắn nhất từ  tổ  tới nguồn thức ăn dựa trên các nguyên tắc  sau:  Đường đi ngắn nhất được xác định thông qua các thông tin về Pheromone,  là một loại hóa chất mà các con kiến dùng để trao đổi thông tin với nhau.  Khi di chuyển thì mỗi con kiến sẽ   để  lại một lượng Pheromone  trên   đường đi mà nó đã đi qua.  Trong quá trình di chuyển tìm đường đi, các con kiến sẽ được định hướng  bởi các thông tin pheromone đã được để lại trên đường đi.  Mỗi con kiến di chuyển một cách ngẫu nhiên khi không có thông tin về  pheromone trên đoạn đường đi. Nhóm: 3                                                                                           Trang 2 TỐI ƯU HÓA KẾT CẤU GVHD: TS VŨ TRƯỜNG VŨ  Các đường đi có lượng pheromone lớn thì xác suất được chọn càng cao,  ngược lại các đoạn đường có lượng pheromone thấp thì xác suất được  chọn là bé. Từ  việc nghiên cứu cơ  chế  hoạt động của đàn kiến tự  nhiên đã cho ra đời   thuật toán bầy kiến. Một cách không chính thức có thể  nói thuật toán bầy kiến là  một bầy kiến nhân tạo để giải bài toán đưa ra. Tối ưu đàn kiến (ACO) Là một đàn kiến nhân tạo (Artificial Ants) mô phỏng   các hoạt động của đàn kiến tự  nhiên. Trong đó hoạt động chính của các con kiến   nhân tạo là cách tìm đường đi từ  tổ  tới nguồn thức ăn của các con kiến tự  nhiên.  Đến nay nó được cải tiến đa dạng và có nhiều  ứng dụng. Trước khi giới thiệu   phương pháp ACO, luận án giới thiệu phương thức trao đổi thông tin gián tiếp của   các con kiến và mô hình kiến nhân tạo. Trên đường đi, mỗi con kiến để lại một chất hóa học gọi là vết mùi dùng để  đánh dấu đường đi. Bằng cách cảm nhận vết mùi, kiến có thể  lần theo đường đi  đến nguồn thức ăn được các con kiến khác khám phá theo phương thức chọn ngẫu   nhiên có định hướng theo nồng độ  vết mùi để  xác định đường đi ngắn nhất từ  tổ  đến nguồn thức ăn. Ngoài ra các con kiến có thể  trao đổi thông tin có được với   nhau, thực hiện tính toán cần thiết, cập nhật mùi… Nhờ  các con kiến nhân tạo này (về  sau cũng gọi đơn giản là kiến) Dorigo  (1991) đã xây dựng hệ kiến (AS) giải bài toán người chào hàng, hiệu quả của nó so   với các phương pháp mô phỏng tự  nhiên khác như  AS, GA đã được kiểm chứng   bằng thực nghiệm và được phát triển,  ứng dụng phong phú với tên gọi chung là   phương pháp ACO. I.2: Ý NGHĨA     I.2.1: Ý nghĩa khoa h   ọc  Áp dụng lý thuyết của thuật toán đàn kiến ACO để  áp dụng trong các bài   toán tối ưu tổ hợp So ...