NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Về lý thuyết:
Các kết quả nghiên cứu chính của luận án đã được công bố ở các tạp chí và hội nghị chuyên ngành. Các kết quả chính đạt được của luận án có ý nghĩa khoa học bao gồm cả hai khía cạnh lý thuyết và ứng dụng.
Đề xuất thuật toán chính xác SLA-M giải bài toán Cây khung phân cụm đường đi ngắn nhất (CluSPT) trên đồ thị metric.
Để xuất thuật toán tham lam ngẫu nhiên kết hợp với ý tưởng của thuật toán Dijkstra để giải bài toán CluSPT. Thuật toán đề xuất tìm được lời giải trong thời gian ngắn và chất lượng lời giải tốt hơn thuật toán đã có trước đó.
Đề xuất hai thuật toán tiền hóa C-EA và N-EA để giải bài toán CluSPT. Đối với mỗi thuật toán, luận án đề xuất mới toán tử lai ghép, toán từ đột biên và phương pháp mã hóa lời giải. Các toán tử tiên hóa được đề xuất còn có thể áp dụng cho các bài toán khác trong nhóm cây khung phân cụm. Luận án cũng đề xuất cách cài đặt thực nghiệm tính hàm mục tiêu của bài toán CluSPT để giảm chi phí tính toán.
Đề xuất thuật toán tiến hóa đa nhân tố G-MFEA để giải bài toán CluSPT. Thuật toán G-MFEA cho kết quả tốt hơn các thuật toán trong nghiên cứu trước đây, trong đó, một thuật toán G-MFEA tìm được các lời giải tối ưu trên nhiều tập dữ liệu khác nhau.
Về mặt ứng dụng:
Do bài toán CluSPT có nhiều ứng dụng trong thực tiên, nên các thuật toán đề xuất của luận án có thể áp dụng trực tiếp vào giải các bài toán trong thực tế trong kỹ thuật (tối ưu hóa mạng cáp quang, tối ưu hóa mạng lưới cáp đồng trục), trong sản xuất (tối ưu mạng lưới vận chuyển hàng hóa từ nhà máy sản xuất tới các kho hàng), v.v.
