Intelig ncia artificial
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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


Intelig ncia artificial

Inteligência Artificial


Agenda aula 06

Agenda - Aula 06

  • Computação Evolutiva

    • Algoritmos Genéticos


Computa o evolutiva

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


Algoritmos gen ticos

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


Teoria de darwin

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.


Teoria de holland

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


Codifica o do problema

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


Sele o

Seleção

  • Deve favorecer os bons indivíduos

  • Velocidade de convergência deve ser calibrada

  • Formas de seleção

    • Seleção por Roleta ponderada

    • Seleção Linear

    • Seleção por descendência


Opera es

Operações

  • Crossover

    • Misturar informações genéticas de dois indivíduos originando um terceiro

    • Codificação binária – crossover a um ponto


Opera es1

Operações

  • Mutação

    • Leve alteração no cromossomo

    • Codificação binária mutação a um bit é a mutação por excelência


Fitness

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.


Id ia b sica

Idéia Básica

Gera Solução Inicial

Crossover

Codificação do Problema

Seleção

Mutação

S

continua

Avaliação

N


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