UNICEP
Algoritmos Genéticos
Rebeca Isis de Oliveira
Atividade para
aproveitamento
da disciplina
“Inteligência Artificial”sob orientação do
professor Flávio.
Porto Ferreira
2011
Índice
Introdução
O que é Algoritmo Genético............................................................................................3
Para queserve.................................................................................................................3
Justificativa/Motivação
Vantagens e desvantagens dos Algoritmos Genéticos....................................................4
Metodologia
Como criar um Algoritmo Genético
Estrutura..........................................................................................................................4Operadores......................................................................................................................5
Taxas...............................................................................................................................5
Critérios de parada..........................................................................................................5Aplicações.........................................................................................................................6
Referências........................................................................................................................7
Introdução
O que é Algoritmo Genético
Os Algoritmos genéticos, que são parte da computação evolucionária e inspirados nateoria da evolução de Charles Darwin [1], são utilizados na computação para chegar a soluções através de indivíduos pré-selecionados aleatoriamente de uma população. Mesmo de forma aleatória, é possível chegar a uma resposta satisfatória para determinado problema, através dos indivíduos mais aptos.
Os A.G.s realizam buscas com vários membros da população, aumentando as chances de encontrarrapidamente, dentro de um espaço de busca, uma solução que se aproxime ao máximo da desejada.
Existem várias técnicas de busca [2], dentre elas:
• Busca Aleatória;
• Método do gradiente;
• Busca Iterativa;
• Etc.
As possíveis soluções são chamadas de cromossomos (a população é o conjunto desses cromossomos), e passam por um processo que resultará em uma única solução (a melhorpossível): é feito um cálculo para definir quais são os mais aptos; após, são avaliados os critérios de parada. Se o critério de parada foi satisfeito e chegou-se a uma solução, é o fim do algoritmo, senão, os cromossomos passam pelas fases de seleção, cruzamento (crossover) e mutação, para tentar obter um resultado satisfatório. Se ainda assim não foi possível chagar a um resultado, é necessário voltarpara a fase em que se avalia quais indivíduos são mais aptos.
Mesmo que esse processo seja demorado, sempre se chega à solução ou aproxima-se o máximo possível dela.
Para que serve
Os Algoritmos Genéticos são aplicados na resolução de problemas complexos, onde técnicas habituais não obtêm resultados satisfatórios. São métodos genéricos [3] que podem ser usados para resolver os maisvariados tipos de problemas (em geral, problemas computacionais).
Justificativa/motivação
Vantagens e desvantagens dos Algoritmos Genéticos
Dentre as vantagens dos Algoritmos Genéticos estão a facilidade de entendimento e implementação, pois basta seguir um conjunto lógico e simples de passos que garantirá uma aproximação cada vez maior da solução desejada; o uso de um maior número de...