Algoritmos Genticos Rmulo Ferreira Douro Estrutura da apresentao

Algoritmos Genéticos Rômulo Ferreira Douro

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 – AG’s paralelos • Exemplos de aplicações

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

- 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

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

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

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

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

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

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

- Algoritmos Genéticos Conceitos básicos 0 100 3 4 1 2

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

- 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}

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

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

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

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

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

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

- Algoritmos Genéticos Procedimento da execução • Esquema de execução

- Algoritmos Genéticos Refinamento • Busca local

- 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

- Algoritmos Genéticos AG paralelo • Mestre X Escravos

- 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

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