Algoritmos Genéticos

Algoritmos Genéticos

1. 1. O que é?

   • Técnica da Computação Evolutiva
   • Inspirado na seleção natural
   • Voltado para solução de problemas de otimização e aprendizado de máquinas

2. 2. Requisitos

   • Representação das possíveis soluções
     • em forma de código genético
   • População inicial diversa
     • totalmente aleatória
   • Método que quantifique as soluções
   • Procedimento que combine os indivíduos
   • Critério de manutenção / exclusão de soluções

3. 3. Passos

   • 1. População inicial constituída por indivíduos aleatórios
   • 2. Avaliação de todos os indivíduos
   • 3. Escolha dos indivíduos de melhor avaliação

4. 4. População

   • Conjunto de indivíduos que serão um possível solução
   • O tamanho da população influencia
     • No espaço de busca
     • Na diversidade para o algoritmo
     • Maior processamento
   • Indivíduos
     • Conjunto de atributos
       • Conjunto de bits

5. 5. Fitness

   • calcula a aptidão de cada indivíduo
     • o quão próximo o indivíduo está da solução adequada
   • é uma função

6. 6. Seleção

   • Método que seleciona os indivíduos mais aptos
   • Formas
     • Seleção por roleta
       • cada indivíduo tem uma representação em uma roleta proporcional ao sua aptidão
     • Seleção por torneio
       • método em que um número de n indivíduos é escolhido aleatoriamente

7. 7. Operadores Genéticos

   • necessários para a que a população se diversifique
   • Cruzamento
     • Seleciona-se, aleatoriamente, um ponto de corte para cruzamento
   • Mutação
     • Necessário para a introdução e manutenção da diversidade genética da população

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