Apresentação Introdução à Programação Genética Título :

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1 Apresentação Introdução à Programação Genética Título :
Aluno : Gustavo Henrique Flores Caldas Profa. : Inês Dutra

2 Objetivo Apresentar a Programação Genética como um algoritmo capaz de produzir programas de computador com um mínimo de intervenção humana.

3 Conteúdo Introdução Descrição do Problema Breve Histórico
Programação Genética A Representação O Algoritmo Fitness Operadores Genéticos Parâmetros Comuns Aplicações Conclusão

4 Descrição do Problema Busca do melhor programa...
... no espaço de todos os programas.

5 Metáfora Biológica da PG

6 Breve Histórico

7 Requisitos para Adaptação
Reprodução entre indivíduos dentro da população Variações que afetam as condições de sobrevivência dos indivíduos Hereditariedade na reprodução Recursos limitados causando competição

8 Representação dos “Indivíduos”
(+ (* (+ 1 2) (- (+ 3 4) 5)) (- (* 6 7) 8)) Ou (+ (* (+ 1 2) (- (+ 3 4) 5)) (- (* 6 7) 8)) + *  8 7 6 1 2 5 4 3 Ou

9 Avaliar o Desempenho de Cada Indivíduo na População
Algoritmo de Programação Genética G := 0 Criar População Inicial Avaliar o Desempenho de Cada Indivíduo na População Critério de Término foi Satisfeito? Designar Resultado Fim G := G + 1 Sim Não Aplicação de Operadores Genéticos

10 População Inicial Funções : F = {+, *, , }
Terminais : T = {0, 1, 2, 3, 4} + * 1 4 – 3 2 = -3 Funções : F = {Se, E, Ou} Terminais : T = {L1, L2, Verdadeiro, Falso} Se Ou E L2 L1 Verdadeiro Falso

11 Cuidados com os Indivíduos
+ Ou Verdadeiro Completude Funções : F = {+, Ou} Terminais : T = {Verdadeiro, 0} + Suficiência Funções : F = {+} Terminais : T = {0}

12 Fitness & Casos Fitness
Aproximação de y = x3 no intervalo [0, 1] Casos Fitness

13 Indivíduos Selecionados
Seleção População Indivíduos Selecionados da População 4 6 5 7 9 8 1 3 2

14 Indivíduos Selecionados
Reprodução Indivíduos Selecionados da População 1 1 1 2 4 3 2 4 4 9 Próxima Geração

15 Indivíduos Selecionados
Crossover Indivíduos Selecionados da População 1 1 1’ 1 2 3 2 3’ 4 4 9 Próxima Geração

16 Crossover + *   +  * 8 * 3 1 2 + 5 6 7 1 2 3 4 +  *  *  + 3 * 8

17 Indivíduos Selecionados
Mutação Indivíduos Selecionados da População 1 1 1 2 9’ 3 2 4 4 9 Próxima Geração

18 Mutação   * 3 * + 1 2 1 2 * 4 1 + 2 3

19 Avaliar o Desempenho de Cada Indivíduo na População
Finalização G := 0 Criar População Inicial Sim Critério de Término foi Satisfeito? Designar Resultado Não Avaliar o Desempenho de Cada Indivíduo na População Fim G := G + 1 Aplicação de Operadores Genéticos

20 Parâmetros Comuns População = 500 Gerações = 50
Seleção = Proporcional a Fitness Crossover = 80 % Mutação = 10 % Reprodução = 10 %

21 Aplicações da PG

22 Conclusão A Programação Genética encontra-se ainda em estágio de desenvolvimento, mas já é possível aplicá-la satisfatoriamente em várias áreas diferentes do conhecimento. Tudo isso com quase nenhuma intervenção humana.