Algorítmos genéticos

conjunto de parâmetros e não com os próprios parâmetros. 2. AGs trabalham com uma população e não com um único ponto. 3. AGs utilizam informações de custo ou recompensa e não derivadas ou outro conhecimento auxiliar. 4. AGs utilizam regras de transição probabilísticas e não determinísticas. Algoritmos Genéticos são muito eficientes para busca de soluções ótimas, ou aproximadamente ótimas em uma grande variedade de problemas, pois não impõem muitas das limitações encontradas nos métodos de busca tradicionais. Além de ser uma estratégia de gerar-e-testar muito elegante, por serem baseados na evolução biológica, são capazes de identificar e explorar fatores ambientais e convergir para soluções ótimas, ou aproximadamente ótimas em níveis globais. "Quanto melhor um indivíduo se adaptar ao seu meio ambiente, maior será sua chance de sobreviver e gerar descendentes": este é o conceito básico da evolução genética biológica.A área biológica mais proximamente ligada aos Algoritmos Genéticos é a Genética Populacional. Os pesquisadores referem-se a "algoritmos genéticos" ou a "um algoritmo genético" e não "ao algoritmo genético", pois AGs são uma classe de procedimentos com muitos passos separados, e cada uma destes passos possui muitas variações possíveis. Antes de prosseguir com a análise das características destes algoritmos, alguns conceitos básicos são necessários; estes conceitos podem ser naturalmente expostos explicando o funcionamento básico destes algoritmos. …

Existem vários métodos de seleção Principais Métodos de Seleção Natural Roleta Torneio Amostragem Universal Estocástica População Exemplo Indivíduo Aptidão Absoluta Aptidão Relativa 1 2 0,052631579 2 4 0,105263158 3 5 0,131578947 4 9 0,236842105 5 18 0,473684211 Total 38 1 Método da Roleta Coloca-se os indivíduos em uma roleta, dando a cada um uma “fatia” proporcional à sua aptidão relativa Depois roda-se a…

avaliação g ( x, y ) = 1 + f ( x, y ) . Como discutiremos com detalhes na seção 4.9.a, funções que retornem valores negativos ou zero geram espaços da roleta que nunca serão sorteados e, por conseguinte, devem ser evitadas. Dado o intervalo dos valores, são necessários 4 bits para cada variável, o que implica em um cromossomo de 8 bits, e vamos utilizar uma taxa de mutação de 1%. Para que o tamanho do exemplo seja adequado para um livro, vamos manter uma população de apenas 6…

determinísticas. Algoritmos Genéticos são muito eficientes para busca de soluções ótimas, ou aproximadamente ótimas em uma grande variedade de problemas, pois não impõem muitas das limitações encontradas nos métodos de busca tradicionais. Além de ser uma estratégia de gerar-e-testar muito elegante, por serem baseados na evolução biológica, são capazes de identificar e explorar fatores ambien-tais e convergir para soluções ótimas, ou aproxima-damente ótimas em níveis globais. "Quanto…

mas também exprime alguma proximidade. Certo dia, Polina pede a Aleksei que fosse jogar na Roleta por ela. Polina justifica este pedido com a necessidade urgente de dinheiro. Aleksei desconfia mas acede ao pedido da sua amada. No Hotel onde Aleksei trabalhava, residiam dois franceses com uma relação muito suspeita : Mlle Blanche e Des Grieux. Também residia no hotel a suposta mãe de Mlle Blanche. Ao longo da história, Aleksei mostra sempre uma grande desconfiança quanto à relação…

ligação entre o algoritmo genético e o mundo real. A avaliação é feita através de uma função que melhor representa o problema e tem por objetivo fornecer uma medida de aptidão denominada fitness de cada solução (indivíduo da população) corrente, isso irá direcionar o processo de busca. É importante ressaltar que as soluções de avaliação são específicas para cada problema. Seleção O processo de seleção em algoritmo genético escolhe indivíduos para reprodução. A seleção tipicamente é…

como as pragas, que podem ser, por exemplo, os ratos, que trazem doenças para o ser humano. Além disso, o acumulo de lixo afeta a paisagem e também a beleza natural do meio ambiente. Contudo, não podemos esquecer-nos das pessoas que trabalham diretamente com o lixo, e tira dele o sustento da sua família, muitas vezes colocando em risco a sua saúde e se expondo a sérios problemas causados pelo contato com o lixo. Sendo assim, a apresentação desse tema para os alunos é de suma…

FIGURAS Figura 2.1: Fases do Processo de KDD (PAPPA, 2002 apud LIU; MOTODA, 1998) ................... 17 Figura 2.2: Exemplo de Classificação (CARVALHO, 2005) ........................................................ 19 Figura 2.3: Exemplo de dados organizados em clusters (CARVALHO, 2005) ........................... 21 Figura 2.4: Exemplo de interação de atributos em problema de classificação do tipo XOR (PAPPA, 2002)…

Figura 1 Tabela 1 Quadro 4 Figura 2 Figura 3 Figura 5 Figura 6 Figura 7 Quadro 5 Quadro 6 Quadro 7 Quadro 8 Figura 8 Quadro 9 Figura 9 Figura 10 Quadro 10 Quadro 11 Tela 1 Tela 2 Quadro 12 Tela 3 Quadro 13 Quadro 14 Quadro 15 Tela 4 Tela 5 Tela 6 Processo de Evolução Terminologia dos GAs Avaliação de Indivíduos Representação de uma população Exemplificação do método da roleta Representação do Processo de Seleção Lógica do método da roleta Exemplo de pontos de corte Operador de cruzamento…

dispõe de métodos facilitadores à análise e sistematização do trabalho. Análise da Demanda A etapa inicial refere-se ao levantamento de dados globais da população sob análise. Nessa etapa é realizada a delimitação do campo de ação e é desenvolvido o primeiro levantamento sobre a população em questão, a finalidade deste levantamento é indicar situações em que seja necessária a instrução de uma demanda ergonômica. Para encontrar esses eventos, foi aplicado um questionário. A…