Apresentação realizada na disciplina de Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão no Mestrado da UFG em Ciência da Computação.

1. Algoritmos Genéticos
Profª. Rosângela Nunes
Prof. Norton Guimarães
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2. Agenda
A teoria da Evolução
História dos Algoritmos Genéticos
Algoritmos Genéticos - AGs
– Terminologia dos AGs
– Características dos AGs
– Esquema dos AGs
– Operadores Genéticos
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3. A teoria da Evolução Natural
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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;
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5. Paródia
Filme: Idiocracia
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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;
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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.
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8. O que são Algorítmos
Genéticos?
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9. O que são Algorítmos
Genéticos?
“Uma técnica de busca baseada numa
metáfora do processo biológico de evolução
natural”.
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10. Terminologia dos AGs
●
Cromossomo;
●
Gene;
●
Alelo;
●
Locus;
●
Genótipos;
●
Fenótipos.
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11. Cromossomo
Nos Algoritmos
Genéticos
significa: Indivíduo,
string,
cromossomo,
árvore.
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12. Gene
Nos Algoritmos
Genéticos significa
as características
do indivíduo.
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13. Alelo
Nos Algoritmos
Genéticos significa
o valor.
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14. Locus
Nos Algoritmos
Genéticos significa
a posição do alelo.
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15. Genótipos
Nos Algoritmos
Genéticos significa
a estrutura.
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16. Fenótipo
Nos Algoritmos
Genéticos significa
uma estrutura de
parâmetros.
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17. Características dos Algoritmos
Genéticos
– Probabilística e não determinística
– Otimização Global
– Busca Paralela
– Processo de Iteração
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18. Esquema dos AGs
●
População Inicial
●
Avaliação
●
Seleção dos Pais
●
Recombinação (crossover)
●
Mutação
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20. O Processo
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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.
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22. Seleção Proporcional
Baseados no valor
relativo da sua
aptidão.
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23. Seleção Baseado em Ordem
Uso do rank do
indivíduo baseado
sua aptidão.
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24. Método da Roleta Viciada
Busca linear através
de uma roleta
virtual.
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25. Seleção Por Torneio
Pais potencias são
selecionados e um
torneio decido qual
dos indivíduos
será o vencedor.
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26. Função de Avaliação
– Conhecida como função de aptidão (fitness)
– Projetada para cada problema
– Entra cromossomo e sai resultado
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27. Operadores Genéticos
– Crossover
– Mutação
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28. Operação de Crossover
– Um ponto de conte
– Dois pontos de corte
– Uniforme
– Baseado em Ordem
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29. Um ponto de corte
Cortar pais em uma
posição aleatória e
recombinar as
partes geradas
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30. Dois pontos de corte
Cortar pais em duas
posições aleatórias
e recombinar as
partes geradas.
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31. Uniforme
Gerar uma máscara
de bits aleatórios e
combinar os bits
dos pais de acordo
com a máscara
gerada.
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32. Baseado em Ordem
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33. Operação de Mutação
Consiste de troca
dos valores de um
gene dada uma
pequena
probabilidade.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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