Ceaae 2006 disciplina ee 09 intelig ncia artificial algoritmos gen ticos por ct en ali kamel
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CEAAE 2006 Disciplina EE-09: Inteligência Artificial Algoritmos Genéticos Por: CT(EN) ALI KAMEL PowerPoint PPT Presentation


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CEAAE 2006 Disciplina EE-09: Inteligência Artificial Algoritmos Genéticos Por: CT(EN) ALI KAMEL. OBJETIVO. O objetivo deste trabalho é apresentar de forma sintética, os princípios básicos dos algoritmos genéticos e suas aplicações. ROTEIRO. INTRODUÇÃO – ORIGENS PARÂMETROS TÍPICOS

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CEAAE 2006 Disciplina EE-09: Inteligência Artificial Algoritmos Genéticos Por: CT(EN) ALI KAMEL

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Ceaae 2006 disciplina ee 09 intelig ncia artificial algoritmos gen ticos por ct en ali kamel

CEAAE 2006Disciplina EE-09: Inteligência ArtificialAlgoritmos GenéticosPor: CT(EN) ALI KAMEL


Objetivo

OBJETIVO

O objetivo deste trabalho é apresentar de forma sintética, os princípios básicos dos algoritmos genéticos e suas aplicações.


Roteiro

ROTEIRO

  • INTRODUÇÃO – ORIGENS

  • PARÂMETROS TÍPICOS

  • ALGORITMO GENÉTICO TRADICIONAL

  • SELEÇÃO E CROSSOVER

  • ESTUDO DE CASOS:

  • CASO 1(ARTIGO) – DISTRIBUIÇÃO DE RADARES PARA MELHOR COBERTURA RADAR

  • CASO 2 (VÍDEO) – OTIMIZAR VÔO DE UM PASSÁRO

  • CONCLUSÃO


Teoria da evolu o

Teoria da Evolução

  • 1859 - Charles Darwin publica o livro “A Origem das Espécies”:

.

“As espécies evoluem pelo principio da seleção natural e sobrevivência do mais apto.”

Charles Darwin


Teoria da evolu o1

Teoria da Evolução

  • 1865- Gregor Mendel apresenta experimentos do cruzamento genético de ervilhas.

    • Pai da genética.

  • A Teoria da Evolução começou a partir da conceituação integrada da seleção natural com a Genética.

.

Gregor Mendel


Algoritmos gen ticos com par metros cont nuos e representa o bin ria

Algoritmos Genéticos com Parâmetros Contínuos e Representação Binária

  • É historicamente importante, foi utilizado nos trabalhos pioneiros de Holland (1975).

  • A representação tradicional.

  • Fácil de usar e manipular.

  • Simples de analisar teoricamente.

  • Não há uniformidade nos operadores.

    • Mutação nos primeiros bits do gene afeta mais a aptidão que mutação nos últimos bits do gene


Par metros t picos

PARÂMETROS TÍPICOS

  • Cromossomo (genótipo) - cadeia de bits que representa uma solução possível para o problema. Existem três tipos de representação possíveis para os cromossomos: binária, inteira ou real. A essa representação se dá o nome de alfabeto do AG. De acordo com a classe de problema que se deseje resolver pode-se usar qualquer um dos três tipos.

  • Gene - representação de cada parâmetro de acordo com o alfabeto utilizado (binário, inteiro ou real).

  • Fenótipo - cromossomo codificado;

  • População - conjunto de pontos (indivíduos) no Espaço de Busca;

  • Geração - iteração completa do AG que gera uma nova população;

  • Aptidão bruta - saída gerada pela função objetivo para um indivíduo da população; Aptidão normalizada - aptidão bruta normalizada, entrada para o algoritmo de seleção;

  • Aptidão máxima - melhor indivíduo da população corrente; e

  • Aptidão média - aptidão média da população corrente.


Algoritmo gen tico tradicional

Algoritmo Genético Tradicional

REF [3]


Sele o proporcional a aptid o roleta

Seleção proporcional a aptidão (Roleta)

REF [3]


Crossover

“CROSSOVER”

REF [3]


Exemplo de aplica o

EXEMPLO DE APLICAÇÃO

PROBLEMA 1: Otimizar a distribuição de radares para que tenhamos uma melhor cobertura.Artigo estudado: “Algoritmo Genético Aplicado à Otimização da Cobertura do Sinal gerdo por Radares Terrestres” – Felipe Leonardo Lobo de Medeiros et all. –IEAv

REF [5]


Defini o dos par metros

DEFINIÇÃO DOS PARÂMETROS


Ceaae 2006 disciplina ee 09 intelig ncia artificial algoritmos gen ticos por ct en ali kamel

REF [5]


Ceaae 2006 disciplina ee 09 intelig ncia artificial algoritmos gen ticos por ct en ali kamel

REF [5]


Ceaae 2006 disciplina ee 09 intelig ncia artificial algoritmos gen ticos por ct en ali kamel

PROBLEMA 2: Otimizar o vôo de um pássaro, USANDO REDES NEURAIS E ALG. GENÉTICOS

(SISTEMA HÍBRIDO).

“Evolution of neuro-controllers for a flapping-wing animat.” - Stéphane Doncieux, Jean-Baptiste Mouret, Laurent Muratet et all

FROM ANIMALS TO ANIMATS 9

The Ninth International Conference on the SIMULATION OF ADAPTIVE BEHAVIOR (SAB'06)

25 - 29 September 2006, CNR, Roma, Italy

http://www.ele.ita.br/~alikamel/Listex1/evolving.mp4

http://www.ele.ita.br/~alikamel/Listex1/Doncieux_JMD.pdf

(Necessário uso do software Quick Time)

REF [4]


Conclus es

CONCLUSÕES

  • Os AG's são apropriados para problemas de otimização complexos, que envolvem muitas variáveis e um espaço de soluções de dimensão elevada.

  • Abrangem um grande número de aplicações.

  • O controle sobre os parâmetros do algoritmo é de fundamental importância para uma convergência rápida.

  • Para problemas específicos é aconselhável a utilização de algoritmos híbridos, que misturam as técnicas dos AG's com os métodos de otimização tradicionais.

  • Devido ao grande número de variáveis que um AG trata e às populações elevadas e alto número de gerações para a cobertura do espaço de soluções, os AG's possuem um custo computacional elevado.


Refer ncias

REFERÊNCIAS:

  • 1 – Notas de Aula da Disciplina EE-09 Inteligência Artificial do Curso de Especialização em Análise de Ambiente Eletromagnético do Instituto Tecnológico de Aeronáutica;

  • 2 – Tutorial de Algoritmo Genético – Darrel Whitley e Christian Willy Asmussen – http://xpusp.sorceforge.net/ga_tutorial.html;

  • 3 – Algoritmos Genéticos: Fundamentos e Aplicações – Márcio Nunes de Miranda - http://gta.ufrj.br/~marcio/genetic.html;

  • 4 – “Evolution of neuro-controllers for a flapping-wing animat.” - Stéphane Doncieux, Jean-Baptiste Mouret, Laurent Muratet et all

  • 5 – “Algoritmo Genético Aplicado à Otimização da Cobertura do Sinal gerdo por Radares Terrestres” – Felipe Leonardo Lobo de Medeiros et all. –IEAv


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