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Inteligência Artificial

Inteligência Artificial. Agenda - Aula 06. Computação Evolutiva Algoritmos Genéticos. Computação Evolutiva. Dois enfoques Otimização de problemas Resolução de Problemas Teoria de Evolução de Darwin Projeção a partir dos anos 70

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Presentation Transcript

  1. Inteligência Artificial

  2. Agenda - Aula 06 • Computação Evolutiva • Algoritmos Genéticos

  3. Computação Evolutiva • Dois enfoques • Otimização de problemas • Resolução de Problemas • Teoria de Evolução de Darwin • Projeção a partir dos anos 70 • Ampla utilização na abordagem de diversos problemas devido à sua adaptabilidade e robustez

  4. Algoritmos Genéticos • Idéia Básica • Analogia com mecanismos de Evolução Natural de Darwin • Capacidade de adaptação a diversos ambientes OTIMIZANDO a chance de sobrevivência • John Holland: tenta copiar os mecanismos dos sistemas naturais e adaptá-los para sistemas artificias

  5. Teoria de Darwin • As espécies evoluem através de modificações nos códigos genéticos dos indivíduos – GENÓTIPOS. • Essas modificações são introduzidas pela reprodução sexuada, quando se combinam dois genótipos diferentes ou através de mutações (pequena modificação num genótipo). • Genótipos mais características encontradas no ambiente constroem as características físicas do indivíduo – FENÓTIPO • Os indivíduos cujos genótipos favorecem fenótipos adaptados ao ambiente onde vivem têm mais chances de sobrevivência e reprodução.

  6. Teoria de Holland • Nova forma de abordar problemas • Um conjunto de soluções é codificado geralmente através de um string • Esse string é chamado de indivíduo ou cromossomo. • Um conjunto de indivíduos é chamado população. • Cada iteração é chamada geração • Em cada geração os indivíduos são submetidos à operações de crossover, mutação, avaliação e seleção

  7. Codificação do Problema • Descrever as soluções como indivíduos • Definição das variáveis ( gens ) • Ideal compacta, completa e estável • Compacta: menor número possível de variáveis para representar uma solução • Completa: capacidade de representar todas as soluções possíveis • Estável: pequenas mudanças no indivíduo leva a pequenas alterações de adaptabilidade

  8. Seleção • Deve favorecer os bons indivíduos • Velocidade de convergência deve ser calibrada • Formas de seleção • Seleção por Roleta ponderada • Seleção Linear • Seleção por descendência

  9. Operações • Crossover • Misturar informações genéticas de dois indivíduos originando um terceiro • Codificação binária – crossover a um ponto

  10. Operações • Mutação • Leve alteração no cromossomo • Codificação binária mutação a um bit é a mutação por excelência

  11. Fitness • É unicamente através da função de aptidão (fitness) que esse tipo de algoritmo sabe se uma solução é melhor que a outra. • Deve ser calculada de forma eficiente • Numa solução de g gerações e n indivíduos ela será calculada g x n vezes.

  12. Idéia Básica Gera Solução Inicial Crossover Codificação do Problema Seleção Mutação S continua Avaliação N

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