Regulador de Tensão com Diodo Zener e Algoritmos Genéticos

A utilização de diodos zener como reguladores de tensão em circuitos eletrônicos envolve a realização de uma série de procedimentos matemáticos que torna o projeto relativamente complexo e demorado. Você pode ver nesse artigo do Laboratório de Eletrônica o procedimento tradicional para a realização de projetos desse tipo. Encontrar uma maneira de simplificar e abreviar […]

Resolução de Circuito Resistivo com Algoritmo Genético

A inteligência artificial, e neste caso os Algoritmos Genéticos, tem se mostrado muito útil nas mais diversas situações e não é diferente em problemas relacionados à Engenharia Eletrônica. Apesar de muitos problemas relacionados à resolução de circuitos eletrônicos poderem ser resolvidos por meio de equações matemáticas, muitas vezes tratam-se de tarefas complexas e demoradas. Nesses […]

Circuitos Eletrônicos Evolutivos com Algoritmos Genéticos

Os Algoritmos Genéticos se enquadram em uma área da inteligência artificial conhecida como computação evolutiva. Utilizando-se de princípios derivados da Teoria da Evolução de Darwin os Algoritmos Genéticos são capazes de encontrar soluções ótimos, ou quase ótimas, para os mais variados tipos de problemas. No vídeo a seguir você pode ver a utilização de um […]

Algoritmos Genéticos com Raspberry Pi – Parte 14 – Codificação da Reprodução

Após ter compreendido a lógica do algoritmo responsável pela etapa de reprodução é possível iniciar a codificação do mesmo. Será adicionado ao código do algoritmo genético um método chamado “reproducao”, além de serem adicionadas duas novas propriedades à classe GARV chamadas “taxaCrossover” e “corteSimetrico”. Essas duas propriedades serão inicializadas por meio do construtor da classe […]

Algoritmos Genéticos com Raspberry Pi – Parte 13 – A Lógica da Reprodução

Até o momento todo o desenvolvimento do Algoritmo Genético foi concentrado na criação de uma população de cromossomos e na seleção daqueles mais aptos para a resolução de um determinado problema. Após os melhores indivíduos terem sido escolhidos por meio de uma função de fitness qualquer é necessário gerar uma nova população cruzando as melhores […]

Algoritmos Genéticos com Raspberry Pi – Parte 12 – Implementando o Elitismo

No final do artigo anterior desta série foi mencionada a necessidade da implementação de um mecanismo que permitisse que os melhores indivíduos da população atual pudessem “sobreviver” para que os mesmos continuassem presentes na nova população gerada. Isso é necessário pelo fato da geração na nova população ser baseada em métodos probabilísticos, de modo que […]

Algoritmos Genéticos com Raspberry Pi – Parte 11 – O Código do Sorteio

Agora que compreendemos a lógica de funcionamento do processo de sorteio dos cromossomos, partiremos para a sua codificação. Para guiar nossos passos, vamos recordar o que precisaremos fazer: Ordenar em ordem crescente a população de cromossomos de acordo com a nota de avaliação de cada um. Determinar a nota relativa de cada cromossomo da população. […]

Algoritmos Genéticos com Raspberry Pi – Parte 10 – Lógica do Sorteio

Continuando com o desenvolvimento de nosso Algoritmo Genético, depois que a avaliação de cada Cromossomo da população é realizada, o resultado será uma lista contendo todos os indivíduos com suas respectivas notas. Nosso próximo passo será a implementação de um mecanismo de sorteio que seja capaz de gerar uma nova população que privilegie a escolha […]

Algoritmos Genéticos com Raspberry Pi – Parte 9 – A Função de Fitness

Chegou o momento de codificarmos uma função de Fitness para nosso Algoritmo Genético que resolverá o problema de encontrar o valor da variável “x” que satisfaça a equação Xˆ3 = 15 proposto no artigo anterior desta série. Como já foi dito, partirei do princípio de que você possui conhecimentos básicos de Programação Orientada a Objetos, […]

Algoritmos Genéticos com Raspberry Pi – Parte 8 – De Binário para Inteiro.

No artigo passado, começamos a entender como funciona o bloco responsável pela Seleção dos Mais Aptos do fluxograma do Algoritmo Genético. Avançamos bastante ao compreendermos por que é preciso postergar a codificação da função de Fitness para permitirmos que a classe que estamos criando possa ser reutilizada na resolução de diversos problemas diferentes. A partir […]