Ejemplo resolución algoritmo genético

UNED 2015 Ampliación de sistemas inteligentes

Algoritmo genético Variante 1 Datos iniciales F. adecuación x1

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En la selección proporcional calculamos la pro(a(ilidad de selección de cada cromosoma como)  pi = __fi_________  * de la las +unciones de adecuación , ".''2'2 -uego la pro(a(ilidad acumulada como) qi = * desde ,1 /asta , i de las pi de esa generación eleccionamos un nmero aleatorio del interalo 30$14 para cada sa(er ue cromosoma se muestrea. De(ido a ue se pide reali6ar sustitución generacional completa elitista7 solo necesitamos ' cromosomas de muestra para cru6arse 8 generar ' indiiduos nueos para completar una nuea  po(lación. +. adecuación 9d indiiduo i

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Empareamos en orden secuencial los cromosomas 8 aplicamos la pro(a(ilidad de cruce para sa(er ue parea se an a cru6ar. eguimos eligiendo nmeros aleatorios de la columna del inter alo 30$14  para aplicarla como pro(a(ilidad de cruce de la parea :. i :; p entonces la parea se cru6a mediante cruce simple. indiiduo i

 p cruce

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cruce si=no si

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cruce si=no si

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>ruces simples -as pareas ue se an a cru6ar con cruce simple necesitan conocer su punto de corte as? extraigo de la columna 317long$14 un numero aleatorio ue representar@ el punto de corte. adres ↓ i x1

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Cutaciones igo eligiendo alores de la ta(la de 30$14 para pro(a(ilidades. ara intercam(iar componentes de los cromosomas utili6o la columna 31$#4  p=0.2 n< aleatorio pro( parea c1 , 0.%1#27 como c1 p G no se reali6a mutación. n< aleatorio pro( parea c2 , 0.051"#7 como c2; p G se reali6a mutación. 9ntercam(iar 2 8 1. Hios 1I parea x1

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Al usar una estrategia elitista nos uedamos con el indiiduo con meor adecuación de entre los  padres7 en este caso el #. As? la nuea generación est@ +ormada por)

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Variante 2 El método de sustitución ue se utili6a es de estado esta(le con n , ! indiiduos. -a selección es por torneo (inario 8 por cada torneo se elige un indiiduo7 al de ma8or +unción de adecuación7 As? ue es necesario elegir ' indiiduos de la po(lación inicial con reempla6amiento. -os nmeros aleatorios ue utili6o son los de la columna C7 31$%4.

Jorneos -os dos primeros nmeros aleatorios de la columna son ! 8 "7 ue ser@n los indiiduos ue competir@n.

+. adecuación

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-os siguientes dos son % 8 ! +. adecuación 9ndiiduo i

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>ruce Aritmético Utili6o los nmeros aleatorios de la columna -7 30$14 1I area ! 8 2. :1 , 0."1!2' :2 , 1 $ :1, 0."'5#2 2I parea % 8 ! : , 0."!!#" :! , 1 K L , 0.55"2! -a pro(a(ilidad de cruce es p=0.45 Extraigo otro nmero aleatorio para er si la primera parea de(e cru6arse7 s , 0.1%551%7 s ;  p -a parea de(e cru6arse7 utili6ando cruce aritmético 8 con :1 , 0."1!2' 8 :2 0."'5#2 >ada componente se calcula como)  para c1) :1Mc1&:2Mc2 con ,1...#  para c2) :2Mc1&:1Mc2 con ,1...# Hios 1I

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 para c) :Mc1&:!Mc2 con ,1...#  para c!) :!Mc1&:Mc2 con ,1...#

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Cutaciones  pro(a(ilidad de mutación p = 0.25 >on c1 extraigo un nmero aleatorio de la columna para er si de(e mutar7 s , 0.%2'%"!7 s   p7 c1 no de(e mutar. Al ser una mutación por intercam(io m?nimo /a(r?a ue extraer de la columna  dos nmeros del 1 al # ue se intercam(iar?an de posición. >on c2 /acemos lo mismo7 s , 0.!527 s   p entonces no /a8 mutación. >on c /acemos lo mismo7 s , 0.'50%"17 s   p entonces no /a8 mutación. >on c /acemos lo mismo7 s , 0.#51!##7 s   p entonces no /a8 mutación. Al +inal los /ios ser@n)

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-a sustitución es por estado esta(le con n , ! as? ue ordenamos la po(lación inicial por su +unción de adecuación 8 eliminamos los cuatro peores ue sustituiremos por los ! /ios generados7 para tener nueamente una po(lación de % indiiduos. Oan:ing po(lación inicial) "

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. Entorno) PindoQs # pen ++ice !.!1 calculadora piniones) Algunos temas no est@n claros en el texto de estudio as? ue de(? (uscarlas en otras +uentes. or lo dem@s se comprende 8 es interesante el tema de los algor?tmos genéticos. A lo largo de la carrera /emos escuc/ado de ellos pero es a/ora cuando los emos con detenimiento. Fuentes) /ttp)==sedici.unlp.edu.ar=(itstream=/andle=10%15=!05%="RRAlgoritmosReolutiosRaan6adosRparaR  J.pd+Sseuence,% /ttp)==arro(a.com=algoritmos$geneticos$eemplo= /ttp)==QQQ.geat(x.com=docu=algindex$02./tmlT!1"R20#!!