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 […]
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 […]
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 […]
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. […]
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 […]
Esta é uma demonstração de um Sistema Inteligente para o controle de iluminação que utiliza um algoritmo de Inteligência Artificial, mais especificamente um Algoritmo Genético, com o objetivo de minimizar o consumo de energia elétrica garantindo o fornecimento de uma potência mínima de iluminação por cômodo de uma construção qualquer. O algoritmo foi desenvolvido utilizando […]
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, […]
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 […]
Seguindo o nosso fluxograma, após a criação da População Inicial do Algoritmo Genético precisaremos desenvolver o método responsável pela Seleção dos Mais Aptos, ou seja, o código que será capaz de avaliar quais Cromossomos da população terão mais chances de serem escolhidos para se reproduzirem gerando herdeiros potencialmente melhores que seus genitores. A principal ideia […]
Se você observar o fluxograma apresentado na Parte 2 desta série notará que o primeiro bloco funcional do nosso Algoritmo Genético foi chamado de “População Inicial”, ou seja, é um bloco responsável pela geração de uma população inicial de Cromossomos. Compreender a necessidade e a importância deste bloco é algo bastante intuitivo, afinal de contas, […]