Criptoaritmética

CONFIGURAÇÃO INICIAL DO AG PARA O PROBLEMA DE CRIPTOARITMÉTICA

Indivíduo: vetor de inteiros de tamanho 10
Função de avaliação (Fitness): |(SEND+MORE)-MONEY|
Tamanho da População: 50
Número de gerações: 100
Taxa de crossover (Pcross): 60%
Taxa de mutação (Pmut): 10%
Método de Seleção dos Pais: S1- Roleta S2- Torneio simples (Tour = 3)
Método de Crossover: C1- Cíclico C2-PMX
Método de mutação: troca de 2 posições no vetor, dentre as 10 possíveis
Método de reinserção: M1- Melhores Pais e Filhos M2- Reinserção pura com elitismo de 20%

Nessa investigação inicial, existem 8 configurações possíveis, dependendo da escolha do método se seleção de pais, do método de crossover e do método de reinserção:
Config1: S1, C1, M1
Config2: S2, C1, M1
Config3: S1, C2, M1
Config4: S2, C2, M1
Config5: S1, C1, M2
Config6: S2, C1, M2
Config7: S1, C2, M2
Config8: S2, C2, M2

Para cada configuração, execute o AG 1000 vezes, registarndo qual o número de vezes que a solução para o problema é encontrada. Ao final, decida qual foi a melhor configuração testada (melhor percentual).

Exemplo de análise (valores artificiais apenas para ilustrar):

Tabela de Resultados (Número de acertos em 1000 execuções)
Config1 (S1, C1, M1): 174 (Convergência = 17,4%)
Config2 (S2, C1, M1): 322 (Convergência = 32,2%)
Config3 (S1, C2, M1): 435 (Convergência = 43,5%)
Config4 (S2, C2, M1): 660 (Convergência = 66,0%) ====> Melhor Configuração
Config5 (S1, C1, M2): 217 (Convergência = 21,7%)
Config6 (S2, C1, M2): 560 (Convergência = 56,0%)
Config7 (S1, C2, M2): 398 (Convergência = 39,8%)
Config8 (S2, C2, M2): 451 (Convergência = 45,1%)

Tragam as tabelas de resultados para a próxima aula!

Obs: Depois que rodar esses experimentos, por curiosidade, rode de novo para 1000 semesntes diferentes e compare com os percentuais obtidos na primeira execução. Não seria esperado encontrar uma variação muito grande de resultados.