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Algoritmos Evolutivos Algoritmos Genéticos Introdução Roberto Tadeu Raittz 1.

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Apresentação em tema: "Algoritmos Evolutivos Algoritmos Genéticos Introdução Roberto Tadeu Raittz 1."— Transcrição da apresentação:

1 Algoritmos Evolutivos Algoritmos Genéticos Introdução Roberto Tadeu Raittz 1

2 Introdução Modelos inspirados na seleção natural como princípio evolutivo Charles Darwin 1859 Interação dos aspectos: reprodução, competição, mutação e seleção 2

3 Alguns autores Fraser Bremermann Reed Holland Décadas de

4 Onde Utilizar Na resolução de problemas que requerem adaptação busca e otimização 4

5 Ciclo Básico (i) Inicialização aleatória da população de soluções (ii) Avaliação da fitness (Função de aptidão) (iii) Seleção dos indivíduos mais aptos baseada em uma estratégia de seleção (iv) Aplicação dos operadores de cruzamento e mutação (v) Geração de uma nova população (vi) Repetição dos passos (ii) a (v) 5

6 Por que utilizar São técnicas robustas e eficientes em espaços de busca irregulares, complexos e com múltiplas dimensões Necessitam apenas informações sobre a função objetivo para cada indivíduo da população São simples conceitualmente Apresentam tolerância aos ruídos no problema 6

7 Vantagens Tratam adequadamente sistemas sujeitos a restrições Não estudam um caminho para a resolução do problema, apenas avaliam os resultados intermediários São adequados ao Processamento Paralelo Distribuído Funcionam bem com múltiplos objetivos 7

8 Limitações Não Garantem a melhor solução possível Têm de avaliar todas as soluções de cada população A estratégia usada para a solução de um problema pode não ser adequada a um outro 8

9 Operadores Seleção Cruzamento (crossover) Mutação 9

10 Seleção Emprega o princípio de sobrevivência dos indivíduos mais aptos. Consiste em escolher soluções melhores para repassar dados para as populações futuras 10

11 Cruzamento-Crossover E responsável pela troca de material genético entre os indivíduos com maior probabilidade de se reproduzirem visado obter soluções melhores 11

12 Mutação Modifica genes de indivíduos com objetivo de desenvolver esquemas não presentes na população. Permite fugir de mínimos/máximos locais 12

13 Terminologia População – conjunto de soluções candidatas Indivíduo – solução candidata Cromossomo - estrutura que representa uma solução possível para o problema Gene – elemento que compõe o cromossomo (posição) Alelo – valor contido no gene 13

14 Tipos de representação Canônica ou binária Ponto flutuante Inteira (por ordem) 14

15 Representação Canônica O cromossomo neste caso é um conjunto de bits Um gene neste caso é um bit determinado, sendo seus alelos possíveis 0 ou 1 15

16 Exemplo com um byte Ind cromossomo representa

17 Selecionando... Critério: Valores maiores, maior probabilidade... Pais:

18 Cruzando... Pais | | Filhos (3,5) | (5,3) |

19 Representação por Ordem O cromossomo neste caso é um conjunto de elementos com símbolos possíveis pré-determinados Um gene neste caso é a posição que um destes símbolos pode se encontrar O alelo é o conteúdo do gene 19

20 Exemplo: Ind cromossomo representa 1 - a v x e r b i m 2 - b v e m r i x a 3 - v b m x i r a e 4 - x i v r e a b m 5 - m i v r b a x e 20

21 Cruzando... Pais 2 - b v | e m r i x a 3 - v b | m x i r a e Filhos: (2,3) – b v m x i r a e (3,2) – v b e m r i x a 21

22 Métodos de Seleção Monte Carlo - Roleta Escala fixa Outros – Procurar 22

23 Exemplos Caixeiro viajante Equação Matlab 23


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