Chương I: Cơ sở lý luận về dạy học theo định hƣớng tối ƣu hóa Chương II: Thực trạng dạy học môn Hóa học tại trung tâm giáo dục thƣờng xuyên tỉnh Bình Dƣơng. Chương III: Dạy học theo hƣớng tối ƣu hóa môn hóa học lớp 12 tại TTGDTX tỉnh Bình Dƣơng. 4 NỘI DUNG Chƣơng 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU VẤN ĐỀ 1.1 Trên thế giới Tại Trung Quốc Ngày 10/6/2014, trên tạp chí khoa học thế giới, các tác giả Phong Zou, Lei Wang, Xinhong Hei, Debao Chen, Qiaoyong Giang, và Hongye - là một trong những nhóm tác giả mà gần đây đã đề xuất các thuật toán thông minh (Bare-Bones Teaching-Learning-Based Optimization). [30] TLBO (Teaching-learning-based optimization - TLBO) là một thuật toán mà thuật toán này mô phỏng quá trình dạy học trong lớp học, và đây là một trong rất nhiều thuật toán thông minh đƣợc đề xuất trong thời gian gần đây.
Trong bài báo này, một biến thể mới của TLBO đƣợc gọi là giá trị cốt lõi của tối ƣu hóa dựa vào giảng dạy – học tập (BBTLBO) đã xuất hiện để giải quyết vấn đề tối ƣu hóa toàn cầu. Trong phƣơng pháp này, mỗi học viên tham gia đƣợc giao một chiến lƣợc học tập tƣơng tác. Để kiểm tra hiệu suất của phƣơng pháp tiếp cận, 20 chức năng chuẩn mực và 2 vấn đề thực tế đã đƣợc vận dụng. Kết quả thực nghiệm cho thấy BBTLBO thực hiện một cách tốt hơn mang ý nghĩa lớn hơn và thuật toán đƣợc đề xuất ra có sự cạnh tranh với một số thuật toán tối ƣu khác.
Trong phƣơng pháp giá trị cốt lõi của tối ƣu hóa dựa vào giảng dạy – học tập, mỗi học viên của những phƣơng pháp giảng dạy đƣợc giao một chiến lƣợc học tập mới nhằm cải tiến, nâng cao phƣơng pháp tiếp cận, 20 phƣơng pháp cơ bản, 2 vấn đề thực tế đã đƣợc vận dụng và thực nghiệm. Venkata Rao là ngƣời đƣa ra nhiều lý thuyết và ứng dụng các thuật toán tối ƣu dựa trên giảng dạy để giải quyết các bài toán tối ƣu. Ngày 11 tháng 6 năm 2012, ông đƣa ra đề tài: “Thuật toán tối ưu dựa trên giảng dạy đã được cải tiến để giải các bài toán tối ưu không ràng buộc” 5 Các thuật toán Tối ƣu dựa trên giảng dạy (TLBO) mô phỏng hiện tƣợng dạy – học của một lớp học nhằm giải các bài toán đa kích thƣớc, tuyến tính và phi tuyến với hiệu quả đáng kể. Trong bài viết này, thuật toán TLBO cơ bản đƣợc cải tiến để nâng cao khả năng khám phá và khai thác thuật toán bằng cách đƣa ra khái niệm số ngƣời dạy, hệ số dạy học thích ứng, dạy phụ đạo và tự ý thức học.
Hiệu quả của thuật toán TLBO cải tiến đƣợc đánh giá bằng cách triển khai thuật toán trên nhiều hàm định chuẩn không ràng buộc tiêu chuẩn có các đặc điểm khác nhau. Kết quả tối ƣu thu đƣợc bằng thuật toán TLBO cải tiến đƣợc kiểm chứng bằng cách so sánh chúng với các kết quả thu đƣợc bằng TLBO cơ bản và các thuật toán tối ƣu khác có trong tài liệu nghiên cứu. Dạy - học là một quá trình quan trọng nơi mà mọi cá nhân đều cố gắng học hỏi điều gì đó từ những cá nhân khác nhằm cải thiện bản thân. Rao và các đồng sự đã đề xuất một thuật toán, gọi là Tối ƣu dựa trên giảng dạy (TLBO), mô phỏng hiện tƣợng dạy – học truyền thống của một lớp học.
Thuật toán mô phỏng hai cách thức học cơ bản: (i) thông qua ngƣời dạy (còn gọi là giai đoạn ngƣời dạy) và (ii) tƣơng tác với những ngƣời học khác (con gọi là giai đoạn ngƣời học). TLBO là một thuật toán dựa trên tổng thể, tại đó một nhóm học sinh (tức là ngƣời học) đƣợc coi là tổng thể và các môn khác nhau dành cho ngƣời học có tính tƣơng tự với những biến số thiết kế khác nhau của bài toán tối ƣu hóa. Kết quả của ngƣời học tƣơng tự nhƣ giá trị sự phù hợp của bài toán tối ƣu hóa. Nghiệm tốt nhất trong toàn bộ tổng thể đƣợc coi nhƣ là ngƣời dạy.
Cơ chế của thuật toán TLBO đƣợc giải thích với hai phần, giai đoạn ngƣời dạy và giai đoạn ngƣời học. Giai đoạn ngƣời dạy: Giai đoạn này của thuật toán mô phỏng việc học hỏi của học sinh (tức là ngƣời học) thông qua ngƣời dạy. Trong giai đoạn này, ngƣời dạy truyền tải kiến thức cho nhiều ngƣời học và cố gắng tăng kết quả trung bình của lớp học. Ngƣời dạy sẽ nỗ lực tối đa nhằm gia tăng trình độ kiến thức của cả lớp, nhƣng ngƣời học sẽ nắm đƣợc kiến thức theo chất lƣợng dạy học của ngƣời dạy và chất lƣợng của những ngƣời học có mặt trong lớp.
6 Giai đoạn ngƣời học Giai đoạn này của thuật toán mô phỏng việc học hỏi của học sinh (tức là ngƣời học) thông qua sự tƣơng tác giữa chính họ. Học sinh cũng có thể tiếp thu kiến thức bằng cách thảo luận và tƣơng tác với nhau. Một ngƣời học sẽ học đƣợc điều mới nếu những ngƣời học khác có nhiều kiến thức hơn anh ta. Trong nghiên cứu này, một số cải tiến về thuật toán TLBO cơ bản đƣợc đƣa ra nhằm nâng cao khả năng khám phá và khai thác nó, đồng thời hiệu quả của thuật toán Tối ƣu dựa trên giảng dạy đã đƣợc cải tiến (I-TLBO) đƣợc tìm hiểu nhằm tối ƣu tham số của các hàm định chuẩn không ràng buộc có trong tài liệu nghiên cứu.
Tác giả đã nghiên cứu thêm trên các biến: số ngƣời dạy, hệ số dạy học thích ứng, học qua phụ đạo và tự ý thức học tập. Kết luận: Thuật toán TLBO cải tiến đã đƣợc đề xuất cho các bài toán tối ƣu không ràng buộc. Có hai cơ chế nghiên cứu mới đƣợc giới thiệu trong phƣơng pháp đề xuất, đó là dạy phụ đạo và tự ý thức học. Ngoài ra, hệ số dạy học của thuật toán TLBO cơ bản đƣợc biến đổi và áp dụng một hệ số dạy học thích ứng.
Hơn thế nữa, các học sinh đƣợc áp dụng nhiều hơn một ngƣời dạy. Những biến đổi đã trình bày giúp nâng cao khả năng khám phá và khai thác của thuật toán TLBO cơ bản. Hiệu quả của thuật toán I-TLBO đƣợc đánh giá bằng cách tiến hành các thực nghiệm ở quy mô từ nhỏ đến lớn trên các hàm định chuẩn khác nhau khác nhau và hiệu quả đƣợc so sánh với các thuật toán hiện đại khác có trong tài liệu nghiên cứu. Thêm nữa, bài viết cũng trình bày so sánh giữa TLBO cơ bản và I-TLBO.
Các kết quả thực nghiệm đã chứng tỏ hiệu quả tốt của thuật toán I-TLBO đối với các bài toán tối ƣu không ràng buộc.2 Tại Việt Nam Có rất nhiều đề tài nghiên cứu về tối ƣu hóa, nhƣng chủ yếu tập trung vào các lĩnh vực nhƣ: công nghệ thông tin, kinh tế, kỹ thuật, y tế, giáo dục và nông nghiệp. Tác giả xin liệt kê ra những đề tài tiêu biểu sau đây: 7 Giáo sƣ Hoàng Tụy với nhiều công trình nghiên cứu thuộc lĩnh vực Tối ƣu toàn hóa, nổi bật là 3 công trình chính. [35]: “Tối ưu hóa toàn cục”: đƣợc viết bằng tiếng Anh, viết chung với R.Host do nhà xuất bản ở Đức in năm 1996. “Tối ưu hóa toàn cục trên các cấu trúc thấp”: viết chung với H.Thạch, do nhà xuất bản Kluwer in năm 1996.
“Giải tích lồi và tối ưu hóa” do nhà xuất bản Kluwer in năm 1998. Giáo sƣ đã đƣa ra các phƣơng pháp giải rất độc đáo, có tính khả thi, và đƣa các bài toán vào giải quyết nhiều lĩnh vực quan trọng trong thực tế, ứng dụng trong kinh tế, quản lý, kỹ thuật nhƣ các bài toán về mạng giao thông, quy hoạch vùng kinh tế, định vị xây dựng các trung tâm thƣơng mại, các bài toán trong thiết kế, nhận dạng trong sinh vật. hóa học cao phân tử giúp giải quyết nhiều vấn đề cấp bách trong nông nghiệp cụ thể nhƣ: Phƣơng pháp cắt (ngày nay trong nhiều tài liệu gọi là phƣơng pháp cắt Hoàng Tụy). Phƣơng pháp nhánh cận để giải nhiều bài toán tối ƣu toàn cục.
Phƣơng pháp xấp xỉ liên tiếp. Phƣơng pháp tiếp cận. Tác giả Phan Thị Thanh Mai: “Nghiên cứu phương án tối ưu hóa các nguồn cung cấp năng lượng đáp ứng nhu cầu với tham chiếu đặc biệt về tiềm năng của năng lượng tái tạo ở Việt Nam”. [36] Lựa chọn mô hình Quy hoạch năng lƣợng phù hợp từ đó xác định phương án cơ cấu tối ưu các nguồn cung cấp năng lƣợng đáp ứng nhu cầu cho phát điện (xuất phát từ các kịch bản phát triển kinh tế và năng lƣợng) theo từng vùng miền Bắc, Trung, 8 Nam và toàn quốc ở các giai đoạn, các thời điểm khác nhau.
Trong đó quan tâm đặc biệt đến tiềm năng và khả năng khai thác các nguồn năng lƣợng tái tạo rất dồi dào nhƣng chƣa đƣợc quan tâm đúng mức ở nƣớc ta. Tác giả Nguyễn Thị Hồng Minh, Nguyễn Thị Thùy Ninh với công trình nghiên cứu: “Tối ưu hóa quá trình sấy phun dịch cà chua”. [37] Nghiên cứu nhằm tìm điều kiện tối ưu để sản xuất bột cà chua bằng kế hoạch bậc hai tâm xoay và phƣơng pháp tối ƣu hóa đa mục tiêu – sử dụng phƣơng pháp hàm mong đợi 20 thí nghiệm thực nghiệm đƣợc tiến hành để xây dựng hàm mục tiêu mô tả sự ảnh hƣởng của tỷ lệ bổ sung maltodextrin vào dịch trƣớc sấy phun, nhiệt độ không khí sấy, tốc độ bơm nhập liệu tới quá trình sấy phun. Bằng phƣơng pháp hàm mong đợi đã giải bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu xác định đƣợc chế độ tối ƣu cho quá trình sấy phun dịch cà chua nhƣ sau: tỷ lệ maltodextrin/chất khô dịch quả 52%, nhiệt độ không khí sấy 1330C, tốc độ bơm nhập liệu 27 ml/phút.
Khi đó hiệu suất đạt 74,2% và hàm lƣợng lycopen của sản phẩm là 43. Tác giả Nguyễn Hữu Chính với nghiên cứu: “Tối ưu hóa theo thuật toán di truyền”. [38] Việc áp dụng thuật toán di truyền để giải các bài toán kỹ thuật mang lại hiệu quả cao và tối ƣu hóa cho kết quả tin cậy hơn, tránh đƣợc vấn đề cục bộ. Nó có thể giải đƣợc các bài toán phi tuyến, không có đạo hàm, hàm số không liên tục… Tóm lại: Tại Việt Nam, lý thuyết tối ƣu cũng đang đƣợc áp dụng nhiều nhƣng chủ yếu trên các lĩnh vực thực tế sản xuất, kinh doanh, kinh tế và kỹ thuật.