Engenharia eétrica

Exemplos dos fundamentos de Algortimos Genéticos (AGs)
(Do livro Neural Fuzzy Systems - A Neuro-Fuzzy Synergismm to Intelligent Systems.
Chin-Teng Lin and C.S. George Lee.
Prentice Hall, 1996)

Exemplo 1. Aplicação do operador de seleção.
Considere uma população de sies cromossomos (strings) com um conjunto de valores fitness que totalizam 50, como mostrado na Tabela 1. A roleta correspondente está mostrada na figura 1.
Logo, geramos números aleatórios no intervalo de 0 até 50.
Para cada número, a técnica “roleta” de seleção de pais escolhe o primeiro cromossomo para o qual o fitness cumulativo é maior ou igual que o número aleatório da vez.
Na tabela ao lado são apresentados sete números aleatórios com as os índices das strings escolhidas correspondentes.

% do
Fitness
total cumulativo 1
01110
8
16
8
2
11000
15
30
23
3
00100
2
4
25
4
10010
5
10
30
5
01100
12
24
42
6
00011
8
16
50
Tabela 1. Strings amostras do problema e valores fitness do exemplo 1.
Id

Cromossomo

Fitness

Figura 1. Roleta do exemplo1
Este exemplo indica que strings (indivíduos) com valor fitness maiores tem um número maior de descendentes na geração seguinte. Depois de algumas gerações, este método eliminará os membros com valor fitness inferiores e contribuirá para a propagação do material genético dos membros com valores fitness maiores.
Uma vez que uma string for selecionada para reprodução, uma réplica exata dela é feita.
Esta string logo é colocada no “mating pool” –onde estão somente os indivíduos que participarão da reprodução- para que aconteça a aplicação dos seguintes operadores genéticos. Exemplo 2.

Maximização de função.

Considere o problema de maximizar a função ( ) valores inteiros.

onde x vai do 0 ao 31 com somente

Para usar um AG, codificamos a variável x simplesmente como um inteiro binário sem sinal, de comprimento 5; por exemplo, a string “11000” representa o inteiro x = 24.
A função fitness é