Optimización matemática
Download
1 / 53

- PowerPoint PPT Presentation


  • 95 Views
  • Uploaded on

Optimización matemática Algoritmos Genéticos – Parte 3 Por: Antonio H. Escobar Zuluaga Universidad Tecnológica de Pereira - Colombia 2014. Función de Adaptación ( fitness ):. Función de Adaptación ( fitness ):. Modificaciones en el Algoritmo Genético:. Función de Adaptación ( fitness ):.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about '' - ronni


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Funci n de adaptaci n fitness
Optimización matemáticaAlgoritmos Genéticos – Parte 3Por:Antonio H. Escobar ZuluagaUniversidad Tecnológica de Pereira - Colombia2014




Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Función de Adaptación (fitness):

F.O./Costomax

F.O. – K

Función Objetivo Original

F.O./81

F.O. – 30























Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Lista ordenada

de mayor a menor



Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Número de descendientes de Pi = N Ai

El número de descendientes de cada individuo no depende de su función de adaptación sino de su posición en la lista ordenada.







Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Recombinación de un punto:

  • Se conservan los genes del extremo izquierdo, se intercambian los del extremo derecho.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Recombinación de dos puntos:


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Recombinación de n puntos:


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Recombinación multipunto:

  • Selecciona, posición por posición, el padre aportará un gen a cada hijo, usando la probabilidad definida por el usuario.


Funci n de adaptaci n fitness

Recombinación Partially Mapped Crossover PMX:

antes

Padre 1

Padre 2

Hijo 1

Paso 1:

Paso 2:

Paso 3:

después

  • Se selecciona una franja pequeña aleatoriamente (<= 10%). Paso 1: se conserva el contenido de la franja. Paso 2: Se toman del padre 2 los valores que no se encuentran en la franja. Paso 3: Se agregan los valores faltantes en el mismo orden que tenían en el vector original.


Funci n de adaptaci n fitness

Recombinación Order-Based Crossover OBX:

Padre 1

Padre 2

antes

Hijo 1

Hijo 2

después

  • Se seleccionan varias posiciones aleatoriamente. No se intercambian, solo se altera el orden en el padre 1 y ese mismo orden se aplica al padre 2: B con E, D con A y F con D.


Funci n de adaptaci n fitness

Recombinación Position-Based Crossover PBX:

Padre 1

Padre 2

antes

Hijo 1

Hijo 2

después

  • Se seleccionan varias posiciones aleatoriamente. Se intercambian los contenidos de estas posiciones entre los padres.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Recombinación matemática simple:

Padre 1

Padre 2

antes

Hijo 1

Hijo 2

después

  • Se seleccionan un punto de cruza y se conserva parte del vector y la parte que se modifica se reemplaza por la semisuma u otra proporción de los valores existentes e los padres.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Recombinación matemática lineal:

Padre 1

Padre 2

antes

después

Hijo 1

  • Se seleccionan un punto de cruza y se conserva parte del vector y la parte que se modifica se reemplaza por una combinación lineal de los padres.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Mutación:

1 2 3 4 5 6 7 8

  • Cambio aleatorio o controlado de algunas posiciones.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Mutación: intercambio de valores de dos posiciones

antes

después

  • Se seleccionan dos posiciones aleatoriamente y se intercambia el contenido de estas posiciones.

  • Se conservan los valores adyacentes.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Mutación: inversión de valores entre dos posiciones

antes

después

  • Se seleccionan dos posiciones aleatoriamente y se invierte el orden de todos los elementos contenidos entre estas posiciones.

  • Se conservan los valores adyacentes externos a los puntos seleccionados.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Mutación: alteración de valores entre dos posiciones

antes

después

  • Se seleccionan dos posiciones y se altera el orden de los contenidos entre estas posiciones aleatoriamente.

  • Se conservan los valores adyacentes externos a los puntos seleccionados.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

Mutación: alteración de valores entre dos posiciones

antes

después

  • Se selecciona una posición y se lleva su contenido a otra posición, también seleccionada aleatoriamente.

  • Se conserva el orden de las posiciones adyacentes.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

  • Modo de generación de la población inicial

    • Aleatoria.

    • Aleatoria controlada.

    • Determinística usando heurísticas.

    • Híbrida: aleatoria-determinística.


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

  • Función fitness o de adaptación.

mejor

peor


Funci n de adaptaci n fitness

Modificaciones en el Algoritmo Genético:

  • Parámetros:

    • Tamaño de la población

    • Número de poblaciones

    • Tasa de recombinación

    • Tasa de mutación

    • Número máximo de descendientes

  • Criterio de parada:

    • Número máximo de generaciones

    • Generaciones consecutivas sin mejora

      de la incumbente




Funci n de adaptaci n fitness

Resumen de las características del AG de Chu-Beasley

  • No es generacional, en cada ciclo genera un solo

    descendiente.

  • Permite manejar la infactibilidad.

  • Maneja independientemente la función objetivo y la

    infactibilidad.

  • Tiene un control absoluto de la diversidad. Todos los

    elementos de la población deben ser diferentes.

  • Posee una fase de mejoramiento local.

  • Un descendiente debe cumplir requisitos de

    diversidad y calidad para ingresar a la población.

  • Posee un mecanismo de aspiración.

    Se recomienda usar heurísticas para potenciar el método.