6 Manutenção de Diversidade em AE

6 Manutenção de Diversidade em AE

1. Métodos de Niching

   • Visão Geral
     • Múltiplas soluções
       • Manutenção de diversidade
       • Identificação de múltiplos ótimos
     • Nicho
       • Porção limitada de recursos
         • Qto maior a população, menor a fração disponível
     • Abordagem Michigan
   • Fitness Compartilhado (Fitness Sharing)
     • Indivíduos "similares" compartilham o mesmo fitness
       • fitness puro do indivíduo {f(xi)} dividido por um contador de nichos {ci}
     • Contador de nichos
       • • • sigma_s - limiar de similaridade
             • É o mesmo para todos os indivíduos
             • Afeta a probabilidade de seleção do indivíduo
           • alfa_s - regula a forma de função de sharing, usualmente 1
           • Medidas de distância
             • Genotípica ou fenotípica
     • Distribui indivíduos em regiões promissoras
     • Método de seleção de baixa pressão
       • Fitness compartilhado
   • Aglomeração (Crowding)
     • Determinar similaridade
     • Espalhamento não é proporcional ao fitness
     • Procedimento
   • Clearing
     • Nicho
       • Fitness dos melhores indivíduos
         • Mantido
       • Fitness dos outros indivíduos
         • Zerado
       • Capacidade - quantidade
         • Parâmetro {k} do algoritmo

2. Métodos de Especiação

   • Indivíduos com grau mínimo de similaridade e capazes de se reproduzir
   • Restrição do cruzamento entre indivíduos similares
     • reduz criação de indivíduos letais
   • Busca paralela dos ótimos
   • Parâmetro sigma_mate
     • Determina a distância desejada para o cruzamento

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