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Algoritmos Genéticos: Conceitos e Elementos, Manuais, Projetos, Pesquisas de Matemática Aplicada
Este documento, apresentado em português, aborda os algoritmos genéticos (ag), um método de otimização baseado no princípio biológico de 'sobrevivência do mais apto'. O ag utiliza uma população de soluções potenciais, sendo as soluções codificadas como 'cromossomos'. A busca é guiada por uma função de adaptabilidade, mecanismo de seleção e operadores de reprodução. O documento aborda os elementos de um ag, como cromossomos, alfabeto, função de avaliação (fitness) e métodos de seleção.
Tipologia: Manuais, Projetos, Pesquisas
2020
1 / 27
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Inteligência Artificial
Prof. Dr. Fabiano Cordeiro Moreira
Email: [email protected]
Algoritmos
Genéticos
Elementos do AG
Elementos de um AG
¢ Podemos simplificar o Algoritmo de um
AG da seguinte forma:
- Inicialização da população.
- Cada indivíduo da população é
avaliado por uma função de avaliação
( fitness ).
- Os pais são selecionados para
reprodução.
- Realiza-se o cruzamento ( crossover ) e
a mutação.
- Repete-se os passos 2-4 até uma
condição ser atingida.
Elementos de um AG
¢ Cromossomo
l Podemos representar um cromossomo
da seguinte forma:
l Um conjunto de indivíduos ou
cromossomos é denominado
população.
l Um cromossomo é dividido em genes.
l Cada gene possui um lugar fixo no
cromossomo denominado locus.
1 0 0 1 1 1 0 0
Elementos de um AG
¢ Função de Avaliação ou fitness
l É responsável pela avaliação do AG e
determinará quais indivíduos são mais
aptos.
l Isto é, quais cromossomos estão mais
perto de uma solução satisfatória.
l É a parte crítica do AG. A fitness
refletirá conseqüências diretas ao
rendimento do AG.
Elementos de um AG
¢ Função de Avaliação ou fitness
l Após a avaliação da população, será
realizado um ranking.
l Indivíduos melhor classificados terão
maiores possibilidades de reprodução.
l Os cromossomos de pior desempenho
deverão ser cortados para dar lugar a
uma nova geração.
Dimensionamento de Container
¢ Objetivo:
l Determinar o número de frutas de cada
tipo que o container irá carregar de forma
a alcançar o maior valor de
carregamento, sem ultrapassar o peso
máximo e respeitando o mínimo de frutas
exigido
Dimensionamento de Container
¢ Tabela
l Peso max: 500
l Qtd min: 4 un.
¢ Começar por
onde?
l Alfabeto,
cromossomo,
fitness
Fruta Peso Valor
Limão 2 3
Laranja 4 6
Mamão 5 10
Abacaxi 8 18
Melancia 12 26
Algoritmo
1. Iniciar População Aleatória
2. Avaliar População
3. Ranquear população
4. Selecionar Pais - torneio ou roleta
5. Cruzar pais e gerar filhos
- Substituir os piores da população pelos
filhos
6. Mutação - Elitismo
7. Voltar ao passo 2 (ou 3)
Iniciar População
Métodos de Seleção
¢ Torneio
C7 C23 C
C35 C20 C
C42 C18 C
C
C
C
à
à
à
C
C
C
Candidatos Selecionados
População intermediária
Operadores Genéticos
A 1 0 0 1 1 1 0 0
B 1 1 0 1 0 1 0 1
AB
1
1 1 0 1 1 1 0 0 AB
2
1 0 0 1 0 1 0 1
Corte
¢ Cruzamento
de Um-Ponto
Operadores Genéticos
¢ Máscara Binária
l Não utiliza pontos de corte
l Determina-se uma máscara binária
aleatoriamente
l A máscara binária determinará nos
pais quais genes serão herdados
pelos filhos.