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Algoritmos Genéticos Rômulo Ferreira Douro. Estrutura da apresentação Introdução – heurísticas Algoritmos genéticos – Ideias e considerações – Conceitos.

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1 Algoritmos Genéticos Rômulo Ferreira Douro

2 Estrutura da apresentação Introdução – heurísticas Algoritmos genéticos – Ideias e considerações – Conceitos básicos: representação, geração inicial, fitness, seleção, reprodução, mutação, parâmetros – Procedimento de execução – Refinamento: busca local – AGs paralelos Exemplos de aplicações

3 - Introdução – Heurísticas Alcançar uma boa solução Tempo computacional aceitável Algoritmos evolucionários – Aspectos biológicos – Soluções computacionais Algoritmos Genéticos, Programação Genética, Programação Evolucionária

4 - Algoritmos Genéticos - Ideias e considerações História: Concebidos por John Holland (1975) Analogia com sistemas naturais NaturezaAlgoritmo Genético CromossomoBinário, String, vetor GeneCaracterística do problema GenótipoEstrutura FenótipoEstrutura submetida ao problema IndivíduoSolução GeraçãoCiclo da evolução

5 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Representação Dependente da necessidade do problema – Cadeia de bits (função) – Vetor (Caixeiro Viajante)

6 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Representação – Cadeia de bits (função) f(x) = 1024-(x-32) 2

7 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Representação – Vetor (Caixeiro Viajante) C = {3, 4, 2, 1, 5}

8 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Geração inicial População gerada aleatoriamente Utilização de outra heurística – Geralmente depende do problema – Exemplo GRASP

9 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Fitnnes Também chamado de aptidão Geralmente se usa a própria função objetivo Pode ser agregado de penalidades

10 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Seleção Comumente usado o método da roleta

11 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos

12 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Reprodução Um conjunto é selecionado e trocado entre indivíduos

13 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Reprodução Aplicado ao PCV {2,3,5,1,4} {1,5,2,4,3} {1,5,3,2,4} {2,3,1,4,5}

14 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Mutação Altera um ou mais genes = gera material genético diversificado {2,3,5,1,4}{2,3,4,1,5}

15 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Parâmetros – Tamanho da população – Taxa de cruzamento – Taxa de mutação – Taxa de substituição

16 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Tamanho da população Se pequeno – Executa rápido – Baixa qualidade Se grande – Boa qualidade – Custo computacional

17 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Taxa de cruzamento Se pequeno – Convergência demorada Se grande – Perda de material genético

18 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Taxa de mutação Previne a permanência em espaço de busca limitado – Máximos locais Se muito elevado – Busca aleatória (ruim)

19 - Algoritmos Genéticos - Conceitos básicos Taxa de substituição Quantidade de indivíduos a ser descartada – Bons sobrevivem – Menos aptos são excluídos – Material genético desconsiderado

20 - Algoritmos Genéticos - Procedimento da execução Esquema de execução

21 - Algoritmos Genéticos - Refinamento Busca local

22 - Algoritmos Genéticos - AG paralelo Principal motivo – Elevar o tamanho populacional Algoritmo Genético Insular – Populações evoluem de forma independente – Política de migração Cuidado para não inserir indivíduos muito aptos e passíveis de conquistar uma população

23 - Algoritmos Genéticos - AG paralelo Mestre X Escravos

24 - Algoritmos Genéticos - AG paralelo População Global com Paralelismo – Um processador contém a população e outros efetuam a avaliação do indivíduo – Função de avaliação muito custosa Algoritmo Genético Celular – Para cada processador é fixada a tarefa de um indivíduo e as iterações entre eles é feita entre processadores vizinhos

25 Exemplos de aplicações Robótica de combate a acidentes ambientais Dobramento de proteínas Configuração temporal para mercado financeiro Just-in-time Scheduling Sequênciamento com penalidades


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