Programação Genética

Apresentação
Título :
Introdução à
Programação Genética
Aluno : Gustavo Henrique Flores Caldas
Profa. : Inês Dutra
Objetivo
Apresentar a Programação Genética como um
algoritmo capaz de produzir programas de computador
com um mínimo de intervenção humana.
Conteúdo
● Introdução
⊙ Descrição do Problema
⊙ Breve Histórico
● Programação Genética
⊙ A Representação
⊙ O Algoritmo
◎ Fitness
◎ Operadores Genéticos
⊙ Parâmetros Comuns
⊙ Aplicações
● Conclusão
Descrição do Problema
Busca do melhor programa...
... no espaço de todos os programas.
Metáfora Biológica da PG
Breve Histórico
Ano
Inventor
Técnica
Indivíduo
1958
Friedberg
Máquina Aprendiz
Assembler Virtual
1959
Samuel
Matemática
Polinômio
1965
Fogel, Owens e Walsh
Programação Evolucionária
Autômato
1975
Rechenberg e Schwefell
Estratégias Evolucionárias
Vetor Numérico
1978
Holland
Algoritmos Genéticos
String Binária
1980
Holland e Reitmann
Sistema Genético de
Classificação
Regras
1985
Smith
Programação Genética Inicial
Strings Binárias
Variáveis
1986
Cramer
Programação Genética Inicial
Árvore
1987
Hicklin
Programação Genética Inicial
LISP
1987
Fugiki e Dickinson
Programação Genética Inicial
LISP
1987
Dickmanns, Chmidhuber
e Winkhofer
Programação Genética Inicial
Assembler
1992
Koza
Programação Genética
Árvore
Requisitos para Adaptação
◈ Reprodução entre indivíduos dentro da população
◈ Hereditariedade na reprodução
◈ Variações que afetam as condições de sobrevivência
dos indivíduos
◈ Recursos limitados causando competição
Representação dos “Indivíduos”
(+ (* (+ 1 2) (- (+ 3 4) 5)) (- (* 6 7) 8))
Ou
(+ (* (+ 1 2)
(- (+ 3 4) 5))
(- (* 6 7) 8))
+
Ou

*
+
1
*

2
+
3
5
4
6
8
7
Algoritmo de Programação Genética
G := 0
Criar População
Inicial
Critério de Término
foi Satisfeito?
Sim
Designar
Resultado
Não
Avaliar o Desempenho de Cada
Indivíduo na População
G := G + 1
Aplicação de
Operadores Genéticos
Fim
População Inicial
Funções : F = {+, *, , }
+
1
*
–
2
= -3
4
Terminais : T = {0, 1, 2, 3, 4}
Funções : F = {Se, E, Ou}
Terminais : T = {L1, L2, Verdadeiro, Falso}
3
Se
E
L1
Ou
Verdadeiro
L2
Ou
Falso
Verdadeiro
 L2  L1
Falso
Cuidados com os Indivíduos
+
0
Verdadeiro
Completude
Ou
0
Funções : F = {+, Ou}
Terminais : T = {Verdadeiro, 0}
+
+
Suficiência
0
+
0
0
Funções : F = {+}
Terminais : T = {0}
0
Fitness & Casos Fitness
1.0
x
x
0.8
x
x
0.6
x
2
Aproximação de y = x3
no intervalo [0, 1]
3
4
5
y
0.4
1.0
x
3
0.2
0.8
0.0
0.00
0.25
0.50
0.75
Casos Fitness
1.00
0.6
x
y
0.4
0.2
0.0
0.00
0.25
0.50
x
0.75
1.00
Seleção
Indivíduos Selecionados
da População
População
1
1
2
3
1
1
4
2
5
6
3
2
7
8
4
9
4
9
Reprodução
Indivíduos Selecionados
da População
1
1
1
2
4
3
2
4
4
9
Próxima Geração
Crossover
Indivíduos Selecionados
da População
1
1’
1
1
2
3
2
3’
4
4
9
Próxima Geração
Crossover
+

*
+
1
*

2
+
3
5
6

8
3
*
7
1
2
4

+
*
+
1
3
2
*
6
8
7

*

1
2
+
3
5
4
Mutação
Indivíduos Selecionados
da População
1
1
1
2
9’
3
2
4
4
9
Próxima Geração
Mutação


*
3
+
*
1
2
1
2
*
1
4
+
2
3
Finalização
G := 0
Criar População
Inicial
Critério de Término
foi Satisfeito?
Sim
Designar
Resultado
Não
Avaliar o Desempenho de Cada
Indivíduo na População
G := G + 1
Aplicação de
Operadores Genéticos
Fim
Parâmetros Comuns
 População = 500
 Gerações = 50
 Seleção = Proporcional a Fitness
 Crossover = 80 %
 Mutação = 10 %
 Reprodução = 10 %
Aplicações da PG
250
150
100
o
N de Publicações
200
50
0
1989
1990
1991
1992
1993
Ano
1994
1995
1996
Domínio de Aplicação
Primeira Publicação
Algoritmos
1992
Arte
1993
Biotecnologia
1993
Gráficos de Computador
1991
Computação
1992
Controle (Geral)
1992
Controle (Processo)
1990
Controle (Robôs e Agentes)
1992
Controle (Espaçonave)
1996
Data Mining
1996
Engenharia elétrica
1994
Mercado Financeiro
1994
Sistemas Híbridos
1993
Processamento de Imagens
1993
Evolução Interativa
1991
Modelagem
1994
Linguagem Natural
1994
Otimização
1994
Reconhecimento de Padrões
1994
Processamento de Sinais
1992
Conclusão
A Programação Genética encontra-se ainda em estágio de
desenvolvimento, mas já é possível aplicá-la satisfatoriamente
em várias áreas diferentes do conhecimento. Tudo isso com
quase nenhuma intervenção humana.