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Sistema de Informações Inteligentes
A Modelagem Funcional
Prof. Msc. J.R. Steiner
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Representações e Algoritmos Genéticos: Cromossomos, Cruzamento e Mutação, Notas de estudo de Algoritmos
Neste documento, aprenda sobre as representações simples de algoritmos genéticos, como cromossomos binários, e os operadores básicos de cruzamento e mutação. Explore como essas técnicas são utilizadas no modelamento funcional de sistemas de informações inteligentes.
Tipologia: Notas de estudo
2011
1 / 9
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Conteúdo
Representações
O Algoritmo
Aptidão
Cruzamento
Mutação
O Algoritmo
Aptidão
I (^) O mundo de biomorfos de Richard Dawkins é uma forma de algoritmo genético; I (^) Em vez de aplicar um nível de aptidão objetivo, a aptidão era determinada subjacentemente por um operador humano; I (^) Cada geração era a prole de apenas um dos pais, ao qual mutação era aplicada.
Cruzamento
O operador de crizamento é aplicado a dois cromossomos de mesmo comprimento, da seguinte maneira:
- Slecione um ponto aleatório para o crizamento;
- Separe cada cromossomo em duas partes, dividindo-o no ponto de crizamento;
- Recombine os cromossomos separados, combinando a parte inicial de um com a parte final de outro e vice-versa, para produzir novos cromossomos.
Exemplo:
Separamos no ponto de interesse ⇓ 110100 | 110001001 010101 | 000111101 ⇓ Reorganizamos ⇓ 110100000111101 010101110001001