Phân tích kết quả thực nghiệm và trực quan hóa

Trong thực nghiệm tìm đường đa mục tiêu cho robot kho hàng trên EvoX,“từng chạy ra một lời giải đẹp” không đồng nghĩa với việc tối ưu thực sự tiến triển. Để đánh giá một lần chạy có đáng tin hay không, cần đồng thời thu thập hai loại bằng chứng: một loại mô tảquá trình tìm kiếm(đường cong hội tụ của từng mục tiêu theo số thế hệ lặp), loại còn lại mô tảphương án cuối cùng(trực quan hóa tuyến đường và bảng chỉ số dưới bố cục kho hàng cố định). Đường cong chỉ trả lời “tìm kiếm có đang chuyển động hay không”, còn tuyến đường và chỉ số mới trả lời “kết quả có dùng được hay không”.

I. Đọc đường cong hội tụ trước: Quá trình tìm kiếm đang diễn ra điều gì

Vẽ đồ thị giá trị của từng mục tiêu theo số thế hệ lặp, điều cần quan sát làxu hướngchứ không phải giá trị của một điểm đơn lẻ. Bốn dạng thường gặp trong thực tế cần được phân biệt rõ ràng:

• Cải thiện liên tục: đường cong giảm ổn định ở giai đoạn đầu và giữa (hoặc chỉ số tổng hợp tăng ổn định), cho thấy quần thể vẫn đang tìm kiếm hiệu quả, phép lai ghép và đột biến liên tục tạo ra các lời giải ứng viên tốt hơn.
• Dao động: đường cong dao động lên xuống nhưng không có xu hướng dài hạn rõ ràng, thường xuất phát từ nhiễu đánh giá, xung đột ràng buộc hoặc độ đa dạng quá lớn, cần kiểm tra hàm đánh giá và cấu hình tham số.
• Trì trệ: đường cong gần như đi ngang trong một khoảng, nhưng vẫn có thể cải thiện trở lại ở các thế hệ sau, thuộc dạng “tạm thời mất phương hướng cải thiện”.
• Hội tụ sớm: đường cong đi ngang hoàn toàn từ rất sớm và không hồi phục trở lại, phần lớn là do mất độ đa dạng quần thể hoặc không gian lời giải bị thu hẹp quá sớm.

II. Tiếp theo, xem tuyến đường cuối cùng dưới bố cục kho hàng cố định

Chồng tuyến đường tối ưu thu được từ tiến hóa và tuyến đường đối chứng lêncùng một bản đồ kho hàng cố định, kiểm tra ba điều: đường đi có thực sự khả đạt hay không, việc né vật cản có hợp lý hay không, đoạn cuối gần điểm đích có ổn định hay không. Bố cục cố định là ràng buộc then chốt — chỉ khi môi trường không đổi, sự khác biệt tuyến đường giữa các lần chạy, các tham số khác nhau mới có thể quy về chính quá trình tối ưu, chứ không phải do bản đồ thay đổi.

III. Dùng dữ liệu thực nghiệm đầy đủ để chống đỡ kết luận

Có thể tái lập mới được coi là kết luận. Hãy lưu và kiểm tra: cấu hình chạy và hạt giống ngẫu nhiên, log lặp, giá trị của từng mục tiêu theo số thế hệ, tuyến đường cuối cùng và kết quả đánh giá. Khi cần, hãy chạy lại hoặc kiểm tra chéo để xác nhận cùng một kết luận có ổn định hay không. Nếu giai đoạn sau đường cong không còn cải thiện rõ rệt, cần kết hợp log đầy đủ để xác định đó là hội tụ sớm, bão hòa đánh giá, hay đã gần đạt lời giải khả dụng; đừng chỉ dựa vào một ảnh chụp màn hình để đưa ra phán đoán.