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Algoritmos Genéticos



 Profª. Rosângela Nunes
 Prof. Norton Guimarães

Nunes & Guimarães                  1 / 38
Agenda

  A teoria da Evolução
  História dos Algoritmos Genéticos
  Algoritmos Genéticos - AGs
      – Terminologia dos AGs
      – Características dos AGs
      – Esquema dos AGs
      – Operadores Genéticos




Nunes & Guimarães                     2 / 38
A teoria da Evolução Natural




Nunes & Guimarães                    3 / 38
A teoria

  ●
      Em 1885, Charles Darwin escreveu o livro
      “A Origem das Espécies”;
          ●
                População de indivíduos com diferentes
                propriedades e habilidades;
          ●
                Limite do número de indivíduos numa população;
          ●
                A natureza cria novos indivíduos com propriedades
                similares;
          ●
                Os mais hábeis são selecionados para reprodução;

Nunes & Guimarães                                                4 / 38
Paródia




                    Filme: Idiocracia

Nunes & Guimarães                       5 / 38
História dos Algoritmos
                   Genéticos
  1948: Turing e a busca evolucionária inspirado na
    teoria da evolução natural;
  1962: Bremerman executou experimentos
    evolucionários com evolução e otimização;
  Na década de 60, surge a Programação
    evolucionária, algorítimos genéticos e
    estratégias evolucionárias;

Nunes & Guimarães                                6 / 38
História dos Algoritmos
                   Genéticos
  Na década de 80, surge os primeiros softwares
    comerciais que utilizam AG. E a primeira
    conferência na área.
  Na década de 90, surge a computação genética
    proposta por Koza
  Em 1992, foi criada a Genetic and Evolucionary
   Computation Conference pela união da International
   Conference on Genetc Algorithms e Annual
   Conference on Genetic Program.
Nunes & Guimarães                                 7 / 38
O que são Algorítmos
                  Genéticos?




Nunes & Guimarães                   8 / 38
O que são Algorítmos
                  Genéticos?


    “Uma técnica de busca baseada numa
  metáfora do processo biológico de evolução
                   natural”.


Nunes & Guimarães                         9 / 38
Terminologia dos AGs

  ●
      Cromossomo;
  ●
      Gene;
  ●
      Alelo;
  ●
      Locus;
  ●
      Genótipos;
  ●
      Fenótipos.
Nunes & Guimarães                   10 / 38
Cromossomo

  Nos Algoritmos
   Genéticos
   significa: Indivíduo,
   string,
   cromossomo,
   árvore.

Nunes & Guimarães                11 / 38
Gene

  Nos Algoritmos
   Genéticos significa
   as características
   do indivíduo.




Nunes & Guimarães          12 / 38
Alelo

  Nos Algoritmos
   Genéticos significa
   o valor.




Nunes & Guimarães           13 / 38
Locus

  Nos Algoritmos
   Genéticos significa
   a posição do alelo.




Nunes & Guimarães           14 / 38
Genótipos

  Nos Algoritmos
   Genéticos significa
   a estrutura.




Nunes & Guimarães               15 / 38
Fenótipo

  Nos Algoritmos
   Genéticos significa
   uma estrutura de
   parâmetros.




Nunes & Guimarães              16 / 38
Características dos Algoritmos
             Genéticos
      – Probabilística e não determinística
      – Otimização Global
      – Busca Paralela
      – Processo de Iteração




Nunes & Guimarães                             17 / 38
Esquema dos AGs

      ●
          População Inicial
      ●
          Avaliação
      ●
          Seleção dos Pais
      ●
          Recombinação (crossover)
      ●
          Mutação



Nunes & Guimarães                     18 / 38
Nunes & Guimarães   19 / 38
O Processo




Nunes & Guimarães                20 / 38
Escolha da População

  É o processo de escolha de dois pais de
    uma população para crossover.
          ●
                Seleção Proporcional;
          ●
                Seleção Baseada em Ordem;
          ●
                Método da Roleta Viciada;
          ●
                Seleção por torneio.


Nunes & Guimarães                           21 / 38
Seleção Proporcional

  Baseados no valor
   relativo da sua
   aptidão.




Nunes & Guimarães                    22 / 38
Seleção Baseado em Ordem

  Uso do rank do
   indivíduo baseado
   sua aptidão.




Nunes & Guimarães            23 / 38
Método da Roleta Viciada

  Busca linear através
   de uma roleta
   virtual.




Nunes & Guimarães                   24 / 38
Seleção Por Torneio

  Pais potencias são
   selecionados e um
   torneio decido qual
   dos indivíduos
   será o vencedor.



Nunes & Guimarães                    25 / 38
Função de Avaliação

      – Conhecida como função de aptidão (fitness)
      – Projetada para cada problema
      – Entra cromossomo e sai resultado




Nunes & Guimarães                                26 / 38
Operadores Genéticos

      – Crossover
      – Mutação




Nunes & Guimarães                   27 / 38
Operação de Crossover

      – Um ponto de conte
      – Dois pontos de corte
      – Uniforme
      – Baseado em Ordem




Nunes & Guimarães                   28 / 38
Um ponto de corte

  Cortar pais em uma
   posição aleatória e
   recombinar as
   partes geradas




Nunes & Guimarães                       29 / 38
Dois pontos de corte

  Cortar pais em duas
   posições aleatórias
   e recombinar as
   partes geradas.




Nunes & Guimarães                     30 / 38
Uniforme

  Gerar uma máscara
   de bits aleatórios e
   combinar os bits
   dos pais de acordo
   com a máscara
   gerada.

Nunes & Guimarães              31 / 38
Baseado em Ordem




Nunes & Guimarães                  32 / 38
Operação de Mutação

  Consiste de troca
   dos valores de um
   gene dada uma
   pequena
   probabilidade.



Nunes & Guimarães                  33 / 38
Referências

  [1] DARWIN, C. A Origem das Espécies. LELLO & IRMÃO-
      EDITORES, 1859.
  [2] EIBEN, A.; SMITH, J. E. Introduction to Evolutionary Computing.
      Springer, 2008.
  [3] FILITTO, D. Algoritmos genéticos: Uma visão explanatória. Saber
      Acadêmico – Revista Multidiciplinar da Unesp, 2008.
  [4] HAMAWAKI, C. D. L.; YAMANAKA, K.; OLIVEIRA, R. C.;
      HAMAWAKI, O. T. Alocação de grade horária em instituições de
      ensino superior utilizando algoritmos genéticos.Anais do IV
      Simpósio de Informática da Região Centro do Rio Grande do Sul,
      2005.
Nunes & Guimarães                                                   34 / 38
Referências

  [5] HAUPT, R.; HAUPT, S. E. Practical Genetic Algorithms. Wiley, 2th
      edition, 2004.
  [6] HIGUCHI, T.; LIU, Y.; YAO, X. Evolvable Hardware. Springer, 2006.
  [7] LINDER, R. Algoritmos Genéticos. Brasport, 2008.
  [8] MARQUES, F. T. Otimização de carteiras com lotes de compra e
      custos de transação, uma abordagem por algoritmos genéticos.
      Master’s thesis, USP - Escola de Engenharia de São Carlos, 2007.
  [9] MELANIE, M. An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press,
      1996.


Nunes & Guimarães                                                     35 / 38
Referências

  [10] MUNAKATA, T. Fundamentals of the New Artificial Intelligence:
     Neural, Evolutionary,Fuzzy and More. SPRINGER, 2th edition,
     2008.
  [11] ROTLAUF, F. Representations for Genetic and Evolutionary
     Algorithms. Springer, 2010.
  [12] RUSSEL, S.; NORVING, P. Artificial Intelligence: a Modern
     Approach. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, Inc, 1th edition, 2010.
  [13] SANTOS, D.; D.PASOTTO. Estudo comparativo de algoritmos
     genéticos aplicados ao escalonamento de tarefas. Cadernos de
     Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.

Nunes & Guimarães                                                     36 / 38
Referências

  [14] SARAIVA, Filipe de Oliveira e OLIVEIRA, A. C. d. Uma
     comparação empírica de operadores de crossover para o problema
     de job shop com datas de entregas. XXX ENCONTRO NACIONAL
     DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO - São Carlos, 1(1), 10 2010.
  [15] SARKAR, D. e. e. a. Genetic Algorithm based online power
     network reconfiguration for voltage stability improvement.
     International Journal of Engineering Science and Technology,
     2:4167–4174, 09 2010.
  [16] SIVANADAM, S. N.; DEEPA, S. N. Introducation to Algorithms
     Genetics. Springer, 2008.


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Referências

  [17] TELES, R. M. Um estudo de técnicas da inteligência artificial
     aplicadas na distribuição de recursos em áreas geográficas.
     Master’s thesis, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS,
     INSTITUTO DE INFORMÁTICA, abr 2011.




Nunes & Guimarães                                                      38 / 38

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Introdução aos Algoritmos Genéticos

  • 1. Algoritmos Genéticos Profª. Rosângela Nunes Prof. Norton Guimarães Nunes & Guimarães 1 / 38
  • 2. Agenda A teoria da Evolução História dos Algoritmos Genéticos Algoritmos Genéticos - AGs – Terminologia dos AGs – Características dos AGs – Esquema dos AGs – Operadores Genéticos Nunes & Guimarães 2 / 38
  • 3. A teoria da Evolução Natural Nunes & Guimarães 3 / 38
  • 4. A teoria ● Em 1885, Charles Darwin escreveu o livro “A Origem das Espécies”; ● População de indivíduos com diferentes propriedades e habilidades; ● Limite do número de indivíduos numa população; ● A natureza cria novos indivíduos com propriedades similares; ● Os mais hábeis são selecionados para reprodução; Nunes & Guimarães 4 / 38
  • 5. Paródia Filme: Idiocracia Nunes & Guimarães 5 / 38
  • 6. História dos Algoritmos Genéticos 1948: Turing e a busca evolucionária inspirado na teoria da evolução natural; 1962: Bremerman executou experimentos evolucionários com evolução e otimização; Na década de 60, surge a Programação evolucionária, algorítimos genéticos e estratégias evolucionárias; Nunes & Guimarães 6 / 38
  • 7. História dos Algoritmos Genéticos Na década de 80, surge os primeiros softwares comerciais que utilizam AG. E a primeira conferência na área. Na década de 90, surge a computação genética proposta por Koza Em 1992, foi criada a Genetic and Evolucionary Computation Conference pela união da International Conference on Genetc Algorithms e Annual Conference on Genetic Program. Nunes & Guimarães 7 / 38
  • 8. O que são Algorítmos Genéticos? Nunes & Guimarães 8 / 38
  • 9. O que são Algorítmos Genéticos? “Uma técnica de busca baseada numa metáfora do processo biológico de evolução natural”. Nunes & Guimarães 9 / 38
  • 10. Terminologia dos AGs ● Cromossomo; ● Gene; ● Alelo; ● Locus; ● Genótipos; ● Fenótipos. Nunes & Guimarães 10 / 38
  • 11. Cromossomo Nos Algoritmos Genéticos significa: Indivíduo, string, cromossomo, árvore. Nunes & Guimarães 11 / 38
  • 12. Gene Nos Algoritmos Genéticos significa as características do indivíduo. Nunes & Guimarães 12 / 38
  • 13. Alelo Nos Algoritmos Genéticos significa o valor. Nunes & Guimarães 13 / 38
  • 14. Locus Nos Algoritmos Genéticos significa a posição do alelo. Nunes & Guimarães 14 / 38
  • 15. Genótipos Nos Algoritmos Genéticos significa a estrutura. Nunes & Guimarães 15 / 38
  • 16. Fenótipo Nos Algoritmos Genéticos significa uma estrutura de parâmetros. Nunes & Guimarães 16 / 38
  • 17. Características dos Algoritmos Genéticos – Probabilística e não determinística – Otimização Global – Busca Paralela – Processo de Iteração Nunes & Guimarães 17 / 38
  • 18. Esquema dos AGs ● População Inicial ● Avaliação ● Seleção dos Pais ● Recombinação (crossover) ● Mutação Nunes & Guimarães 18 / 38
  • 20. O Processo Nunes & Guimarães 20 / 38
  • 21. Escolha da População É o processo de escolha de dois pais de uma população para crossover. ● Seleção Proporcional; ● Seleção Baseada em Ordem; ● Método da Roleta Viciada; ● Seleção por torneio. Nunes & Guimarães 21 / 38
  • 22. Seleção Proporcional Baseados no valor relativo da sua aptidão. Nunes & Guimarães 22 / 38
  • 23. Seleção Baseado em Ordem Uso do rank do indivíduo baseado sua aptidão. Nunes & Guimarães 23 / 38
  • 24. Método da Roleta Viciada Busca linear através de uma roleta virtual. Nunes & Guimarães 24 / 38
  • 25. Seleção Por Torneio Pais potencias são selecionados e um torneio decido qual dos indivíduos será o vencedor. Nunes & Guimarães 25 / 38
  • 26. Função de Avaliação – Conhecida como função de aptidão (fitness) – Projetada para cada problema – Entra cromossomo e sai resultado Nunes & Guimarães 26 / 38
  • 27. Operadores Genéticos – Crossover – Mutação Nunes & Guimarães 27 / 38
  • 28. Operação de Crossover – Um ponto de conte – Dois pontos de corte – Uniforme – Baseado em Ordem Nunes & Guimarães 28 / 38
  • 29. Um ponto de corte Cortar pais em uma posição aleatória e recombinar as partes geradas Nunes & Guimarães 29 / 38
  • 30. Dois pontos de corte Cortar pais em duas posições aleatórias e recombinar as partes geradas. Nunes & Guimarães 30 / 38
  • 31. Uniforme Gerar uma máscara de bits aleatórios e combinar os bits dos pais de acordo com a máscara gerada. Nunes & Guimarães 31 / 38
  • 32. Baseado em Ordem Nunes & Guimarães 32 / 38
  • 33. Operação de Mutação Consiste de troca dos valores de um gene dada uma pequena probabilidade. Nunes & Guimarães 33 / 38
  • 34. Referências [1] DARWIN, C. A Origem das Espécies. LELLO & IRMÃO- EDITORES, 1859. [2] EIBEN, A.; SMITH, J. E. Introduction to Evolutionary Computing. Springer, 2008. [3] FILITTO, D. Algoritmos genéticos: Uma visão explanatória. Saber Acadêmico – Revista Multidiciplinar da Unesp, 2008. [4] HAMAWAKI, C. D. L.; YAMANAKA, K.; OLIVEIRA, R. C.; HAMAWAKI, O. T. Alocação de grade horária em instituições de ensino superior utilizando algoritmos genéticos.Anais do IV Simpósio de Informática da Região Centro do Rio Grande do Sul, 2005. Nunes & Guimarães 34 / 38
  • 35. Referências [5] HAUPT, R.; HAUPT, S. E. Practical Genetic Algorithms. Wiley, 2th edition, 2004. [6] HIGUCHI, T.; LIU, Y.; YAO, X. Evolvable Hardware. Springer, 2006. [7] LINDER, R. Algoritmos Genéticos. Brasport, 2008. [8] MARQUES, F. T. Otimização de carteiras com lotes de compra e custos de transação, uma abordagem por algoritmos genéticos. Master’s thesis, USP - Escola de Engenharia de São Carlos, 2007. [9] MELANIE, M. An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press, 1996. Nunes & Guimarães 35 / 38
  • 36. Referências [10] MUNAKATA, T. Fundamentals of the New Artificial Intelligence: Neural, Evolutionary,Fuzzy and More. SPRINGER, 2th edition, 2008. [11] ROTLAUF, F. Representations for Genetic and Evolutionary Algorithms. Springer, 2010. [12] RUSSEL, S.; NORVING, P. Artificial Intelligence: a Modern Approach. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, Inc, 1th edition, 2010. [13] SANTOS, D.; D.PASOTTO. Estudo comparativo de algoritmos genéticos aplicados ao escalonamento de tarefas. Cadernos de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Nunes & Guimarães 36 / 38
  • 37. Referências [14] SARAIVA, Filipe de Oliveira e OLIVEIRA, A. C. d. Uma comparação empírica de operadores de crossover para o problema de job shop com datas de entregas. XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO - São Carlos, 1(1), 10 2010. [15] SARKAR, D. e. e. a. Genetic Algorithm based online power network reconfiguration for voltage stability improvement. International Journal of Engineering Science and Technology, 2:4167–4174, 09 2010. [16] SIVANADAM, S. N.; DEEPA, S. N. Introducation to Algorithms Genetics. Springer, 2008. Nunes & Guimarães 37 / 38
  • 38. Referências [17] TELES, R. M. Um estudo de técnicas da inteligência artificial aplicadas na distribuição de recursos em áreas geográficas. Master’s thesis, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS, INSTITUTO DE INFORMÁTICA, abr 2011. Nunes & Guimarães 38 / 38