Algoritmos geneticos

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  • Publicado : 11 de setembro de 2011
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ALGORITMOS GENÉTICOS

Natiele da Silva Trindade
Universidade Regional Integrada – Curso de Ciência da Computação – Campus Santiago
Av. Batista Sobrinho, s/n – CEP 97700-000 – Santiago – RS
[nate.hugo@yahoo.com.br]

RESUMO
Este artigo apresenta uma breve introdução dos conceitos da computação evolutiva e suas subáreas, com o foco principal na subárea que é conhecida como algoritmosgenéticos. Esses algoritmos permitem uma simplificação na formulação e solução de problemas de otimização. Também será mostrada sua estrutura, parâmetros, operadores e aonde este algoritmo é e pode ser aplicado. Figuras serão utilizados para facilitar a compreensão de alguns conceitos discutidos neste artigo.

Palavras-chaves: computação evolutiva; algoritmos genéticos; subáreas.

1 INTRODUÇÃOComputação evolutiva, cujas pesquisas tiveram início na década de 1950, trata de sistemas para a resolução de problemas que utilizam modelos computacionais baseados na teoria da evolução natural.[xerox] Os problemas de otimização são aqueles que vêm recebendo mais contribuições a partir de técnicas de computação evolutiva, razão pela qual serão adotados como exemplos para a descrição e formalização dosconceitos e técnicas a serem apresentados. Além disso, muitos problemas de engenharia podem ser adequadamente apresentados como problemas de otimização, garantindo que o escopo de abordagem se mantenha muito amplo. [ZUB 2011]
A vantagem mais significativa da computação evolutiva está na possibilidade de
resolver problemas pela simples descrição matemática do que se quer ver presente nasolução, não havendo necessidade de se indicar explicitamente os passos até o resultado, que certamente seriam específicos para cada caso. É lógico que os algoritmos evolutivos
correspondem a uma seqüência de passos até a solução, mas estes passos são os mesmos para uma ampla gama de problemas, fornecendo robustez e flexibilidade. Sendo assim, a computação evolutiva deve ser entendida como um conjunto detécnicas e procedimentos genéricos e adaptáveis, a serem aplicados na solução de problemas complexos, para os quais outras técnicas conhecidas são ineficazes ou nem sequer são aplicáveis. [ZUB 2011]
Sistemas de Computação Evolutiva, também chamados de Algoritmos Evolutivos, estão agrupados em três categorias:
* Estratégias de Evolução;
* Programação Genética;
* Algoritmos Genéticos.Cada uma das três categorias será apresentada, com ênfase maior àquela mais encontrada em aplicações de engenharia: Algoritmos Genéticos (AGs).

2 ESTRATÉGIAS DE EVOLUÇÃO
Propostas na Alemanha, as Estratégias de Evolução, foram propostas para resolver problemas hidrodinâmicos e de controle. É uma técnica utilizada principalmente por pesquisadores de Engenharia Civil.
Estratégias de Evoluçãoutilizam mutações normalmente distribuídas para modificar vetores de valores reais. Os principais operadores utilizados são mutação e cruzamento, que são utilizados tanto para busca no espaço de soluções quanto para busca no espaço de parâmetros de estratégia. O operador de seleção utilizado é determinístico e o tamanho da população de pais geralmente difere do tamanho da população de filhos. [REZ2005]

3 PROGRAMAÇÃO GENÉTICA
É uma tentativa de tratar uma das questões centrais em ciência da computação:
“Como os computadores podem aprender a resolver problemas sem serem explicitamente programados para tal? Ou seja, como os computadores podem fazer o que deve ser feito sem serem orientados exatamente para fazerem isto?” [GUD 2011]
A maior barreira para se atingir este objetivo está nacaracterística determinística da grande maioria dos ramos de pesquisa em inteligência artificial. Nestes casos, as propriedades principais que um programa deve apresentar para ser um candidato à solução de problemas de interesse prático são:
* correção;
* consistência;
* motivação lógica;
* precisão;
* ordenação;
* parcimônia;
* definibilidade.
A programação...
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