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1 /Algoritmos Genéticos 38
Algoritmos GenéticosAlgoritmos GenéticosConceitos, Aplicações e FerramentaConceitos, Aplicações e Ferramentas
Daniel Seabra
Norton Guimarães
Rodrigo Francisco
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2 /Algoritmos Genéticos 38
Agenda
• A teoria da Evolução
• Introdução
• Aplicações de AG
• Ferramentas
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A teoria da Evolução Natural
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4 /Algoritmos Genéticos 38
A teoria
● Em 1885, Charles Darwin escreveu o livro “A Origem das Espécies”;
População de indivíduos com diferentes propriedades e habilidades;
Limite do número de indivíduos numa população; A natureza cria novos indivíduos com propriedades
similares; Os mais hábeis são selecionados para reprodução;
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Paródia
Filme: Idiocracia
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O que são O que são Algoritmos Genéticos?Algoritmos Genéticos?
“Uma técnica de busca baseada numa metáfora do processo biológico de evolução natural” (Linder, 2008).
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História
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História
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9 /Algoritmos Genéticos 38
Analogia das Terminologias
Linguagem Natural Algoritmos GenéticosCromossomo Indivíduo, string,
cromossomo, árvoreGene CaracterísticaAlelo ValorLocus PosiçãoGenótipo EstruturaFenótipo Conjunto de parâmetros
Tabela 1: Analogia do Algoritmo Genético com a Linguagem Natural (Linder, 2008)
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Características
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Esquema dos AGsEsquema dos AGs
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Representação do Problema
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Overview do Processo
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Geração da População Inicial
Cada indivíduo deverá apresentar um conjunto de genes e um conjunto de características observáveis;
A geração é de forma aleatória;
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Função de Avaliação
Conhecida como função fitness; Projetada para cada problema; Uma função matemática modelada para
o problema; Entra indivíduo e sai resultado.
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Operadores GenéticosOperadores Genéticos
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Seleção da População
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Seleção Proporcional/Truncamento
Baseados no valor relativo da sua aptidão.
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Seleção Baseado em Ordem
Uso do rank do indivíduo baseado sua aptidão.
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Método da Roleta Viciada
Busca linear através de uma roleta virtual.
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Seleção por Torneio
04 indivíduos são aleatoriamente selecionados.
02 são eliminados e, 02 são ganhadores
para gerar a próxima geração..
A
B
C
A
D
D
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Operação de Crossover
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23 /Algoritmos Genéticos 38
Um ponto de corte
Cortar pais em uma posição aleatória e recombinar as partes geradas
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Dois pontos de corte
Cortar pais em duas posições aleatórias e recombinar as partes geradas.
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Uniforme
Gerar uma máscara de bits aleatórios e combinar os bits dos pais de acordo com a máscara gerada.
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Operação de Mutação
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27 /Algoritmos Genéticos 38
Radom Resetting
Consiste de troca dos valores de um gene dada uma pequena probabilidade.
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Creep Mutation
Esta forma acrescenta ou subtrai ao valor do gene um pequeno número aleatório (Eiben, 2008)
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Aplicações em AG
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Aplicações em AG
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Algumas Ferramentas
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Conclusão
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Referências
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