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Algoritmos Gen

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Algoritmos Gen ticos R mulo Ferreira Douro Estrutura da apresenta o Introdu o heur sticas Algoritmos gen ticos Ideias e considera es Conceitos ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Algoritmos Gen


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

Natureza Algoritmo Genético
Cromossomo Binário, String, vetor
Gene Característica do problema
Genótipo Estrutura
Fenótipo Estrutura submetida ao problema
Indivíduo Solução
Geração Ciclo 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

4
3
2
5
1
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

0 100

3 3 3 3 4 4 4 1 2 2
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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