Mutação

Emerson Fernandes Ribeiro
Mutação
Em algoritmos genéticos de computação , a mutação é um operador genético usado
para manter a diversidade genética de uma geração de uma população de algoritmo de
cromossomos para a próxima. É análogo ao biológicos de mutação . mutação altera um
ou mais valores gene em um cromossomo a partir de sua mutação state.In inicial, a
solução pode mudar completamente a partir do solution.Hence anterior GA pode vir a
melhor solução usando mutation.Mutation ocorre durante a evolução de acordo com
uma probabilidade probability.This definíveis pelo usuário mutação deve ser definido
baixa. Se for definido como alto, a busca vai se transformar em uma busca aleatória
primitiva.
O exemplo clássico de um operador de mutação envolve uma probabilidade de que uma
arbitrária bit em um seqüência genética será alterado de seu estado original. Um método
comum de implementar o operador de mutação envolve a geração de uma variável
aleatória para cada bit em uma seqüência. Esta variável aleatória diz ou não de um bit
especial será modificado. Este procedimento mutação, baseadas em estudos biológicos
mutação de ponto , é chamada de mutação de ponto único. Outros tipos são de inversão
e de mutação de ponto flutuante. Quando o gene de codificação é restritivo como em
problemas de permutação, as mutações são swaps, inversões e embaralha.
O propósito da mutação em AGs é preservar e introduzir diversidade. Mutação deve
permitir que o algoritmo para evitar mínimos locais , impedindo a população de
cromossomos de se tornar demasiado semelhantes entre si, assim, retardar ou mesmo
parar a evolução. Este raciocínio também explica o fato de que a maioria dos sistemas
GA evitar apenas tomar o mais apto da população na geração seguinte, mas sim uma
seleção (ou semi-aleatório) ao acaso, com uma ponderação em relação àqueles que estão
mais em forma. [1]
Para tipos diferentes do genoma, os tipos de mutação diferente são adequados:

Mutação cadeia de bits
A mutação de cadeias de bits acontecer através bit flips em posições aleatórias.
Exemplo:
1010010
↓
1010110
A probabilidade de uma mutação de uma bits é , Onde l é o comprimento do
vetor binário. Assim, uma taxa de mutação de 1 por mutação e indivíduo
selecionado para mutação é atingido.

Bit flip-
Este operador de mutação leva o genoma escolhidas e inverter os bits. (Ou seja, se o bit
de genoma é 1, é alterado para 0 e vice-versa)

Limite
Este operador de mutação substitui o genoma ou com menor ou limite superior de forma
aleatória. Isto pode ser usado para genes inteiros e float.

Non-Uniform
A probabilidade de que quantia de mutação irá para 0 com a próxima geração é
aumentada pelo uso não-uniforme operator.It mutação mantém a população da
estagnação nas fases iniciais da solução músicas evolution.It em fases posteriores do
operador de mutação evolution.This só pode ser usado para genes inteiros e float.

Uniforme
Este operador substitui o valor do gene escolhido com um valor aleatório uniforme
selecionados entre os limites especificados pelo usuário superior e inferior para esse
gene. Este operador de mutação pode ser usado apenas para genes inteiros e float.

Gaussian
Este operador acrescenta um Gaussian unidade distribuída valor aleatório para o gene
escolhido. Se ele ficar fora do especificado pelo usuário limites inferiores ou superiores
para esse gene, o valor novo gene está cortado. Este operador de mutação pode ser
usado apenas para genes inteiros e float.