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

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1 Apresentação Título : Introdução à Programação Genética 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 + + * * * * (+ (* (+ 1 2) (- (+ 3 4) 5)) (- (* 6 7) 8)) (+ (* (+ 1 2) (- (+ 3 4) 5)) (- (* 6 7) 8)) Ou Representação dos Indivíduos

9 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 + + * * – – Se Ou E E L2L2 L2L2 L1L1 L1L1 Verdadeiro Falso = -3 Funções : F = {+, *,, } Terminais : T = {0, 1, 2, 3, 4} Funções : F = {Se, E, Ou} Terminais : T = {L 1, L 2, Verdadeiro, Falso}

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

12 Fitness & Casos Fitness Aproximação de y = x 3 no intervalo [0, 1] Casos Fitness

13 População Indivíduos Selecionados da População Seleção

14 Indivíduos Selecionados da População Próxima Geração Reprodução

15 Indivíduos Selecionados da População Próxima Geração 1 Crossover

16 + + * * * * * * * * * * * *

17 Indivíduos Selecionados da População Próxima Geração Mutação

18 * * * * 1 1 * *

19 Finalização 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

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

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.


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