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Prof. Frederico Brito Fernandes Prática de Alg. Genéticos CONTEÚDO (1) Definição do Problema (2) Modelando com AG (3) Sua parte... Disciplina.

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1 Prof. Frederico Brito Fernandes Prática de Alg. Genéticos CONTEÚDO (1) Definição do Problema (2) Modelando com AG (3) Sua parte... Disciplina : Sistemas Inteligentes II

2 Professor: Frederico Brito Fernandes 2/X Disciplina: Inteligência Artificial (1) Definição do Problema Problema da Alocação de Disciplinas: a)Objetivo: –Montar os horários das disciplinas a cada semestre. b)Formule uma solução para esse problema: b 1 ) usando AG, lembrando que você deve estabelecer: (1)Tamanho do indivíduo; (2) Gene; (3) Tamanho da população (4) Tipo de Seleção e (5) Taxa de Mutação b 2 ) a lógica de programação usada (independente de linguagem). c)Admita que a faculdade têm apenas: –dois períodos (P1 e P2); –três professores (Fechine, Nilton e Fred); –duas disciplinas por período (d 1, d 2, d 3, d 4, d 5, d 6 ), onde d 1, d 2, d 3 P1; d 4, d 5, d 6 P2; –Fechine leciona d 1 e d 4, Nilton leciona d 2, d 5 e Fred leciona d 3, d 6 ; –três noites de aula por semana, com duas aulas por noite; –Fechine não pode ensinar no primeiro horário da segunda; –não é permitido que uma mesma disciplina tenha duas aulas por noite.

3 Professor: Frederico Brito Fernandes 3/X Disciplina: Inteligência Artificial a)Objetivo: –Todo coordenador tem a cansativa tarefa de montar os horários das disciplinas a cada semestre. –Possível solução: SegTerQua (Fred, d 3 )(Fechine, d 1 )(Fred, d 3 ) (Fechine, d 1 )(Nilton, d 2 ) P1P1 h1 h2 SegTerQua (Nilton, d 5 )(Fred, d 6 )(Nilton, d 5 ) (Fred, d 6 )(Fechine, d 4 ) P2P2 h1 h2 Seg1P1Seg2P1Ter1P1Ter2P1Qua1P1Qua2P1 (p, d) Seg1P2Seg2P2Ter1P2Ter2P2Qua1P2Qua2P2 (p, d) P2P2P1P (2) Modelando com AG

4 Professor: Frederico Brito Fernandes 4/X Disciplina: Inteligência Artificial b)Formulando uma solução para esse problema: b 1 ) usando AG, lembrando que você deve estabelecer: (1)Tamanho do indivíduo; (2) Genes; (3) Tamanho da população (4) Tipo de Seleção e (5) Taxa de Mutação (1) Tamanho = 12 genes = indivíduo (2) Gene = { (prof, disc) }, onde: prof = {Fechine, Fred, Nilton} = {00,01,10} disc = {d 1, d 2, d 3, d 4, d 5, d 6 } = {000,001,010,011,100,101} Ex: um indivíduo Seg1 P1 Seg2 P1 Ter1 P1 Ter2 P1 Qua1 P1 Qua2 P1 (p, d) Seg1P2Seg2P2Ter1P2Ter2P2Qua1P2Qua2P Fred=01 e d 3 = bits Obs: em geral, o gene={0,1} Porém, resolvemos adotar um gene composto por uma tupla (prof,disc) Seg1P1Seg2P1Ter1P1Ter2P1Qua1P1Qua2P1 (2) Modelando com AG

5 Professor: Frederico Brito Fernandes 5/X Disciplina: Inteligência Artificial b)Formulando uma solução para esse problema: (cont.) (3) Tamanho da população: 100 indivíduos (4) Tipo de seleção Probabilística Simples: um ponteiro (5) Taxa de Mutação: 0.5% Se em cada nova população temos (60 * 100) 6000 bits, implica dizer que serão trocados aleatoriamente 30 bits (2) Modelando com AG

6 Professor: Frederico Brito Fernandes 6/X Disciplina: Inteligência Artificial Implemente o algoritmo simples de AG para esse problema Dicas: –Use o código inicial do site do professor para iniciar sua solução –Para formação da nova população, despreze os pais e use apenas os filhos –A taxa de mutação igual a 0.5%, indica mudança de 30 bits, e para isso: Faça uma função que escolha 30 indivíduos aleatoriamente Em cada indivíduo, escolha um gene que será modificado Implemente a regra: –não é permitido que uma mesma disciplina tenha duas aulas por noite Estenda o código do site para –5 dias por semana: seg, ter, qua, qui e sex –5 períodos: P1, P2, P3, P4 e P5 (3) Sua parte agora...


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