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Figura 3.24 – Fluxograma geral do algoritmo genético  
 
 


 
 
‘ 
66 
O  primeiro  passo  no  algoritmo  genético  é  gerar  aleatoriamente  uma  população  de  soluções 
candidatas, onde cada solução, chamada de indivíduo, representa uma alternativa de solução 
do  problema  em  questão.  A  partir  dos  indivíduos  são  calculados  os  valores  das  funções 
objetivo, buscando a sua otimização por meio dos operadores genéticos de seleção. 
O ótimo é alcançado quando a diferença entre o valor da função objetivo associado ao melhor 
indivíduo  da  geração  anterior  é  menor,  com  precisão  previamente  estabelecida,  do  que  o 
equivalente para o melhor indivíduo da geração atual. Entretanto, quando a probabilidade de 
não mudança (por meio do cruzamento e da mutação dos sobreviventes) do melhor indivíduo 
anterior for maior do que zero, existe a possibilidade que o melhor indivíduo da geração atual 
seja igual ao da geração anterior. Isso resultará em uma diferença entre as interações igual a 
zero, terminando o processo. Para isso ser evitado é utilizado o inverso do complementar da 
probabilidade  de  não  mudança,  determinando  assim  um  número  mínimo  de  interações  que 
deve  ser  excedido  antes  do  término  das  interações.  A  equação  a  seguir  é  a  transcrição 
matemática da formulação do número mínimo de interações: 
tes
sobreviven
mutação
cruzamento
Taxa
P
P
n
*
)
1
(
*
)
1
(
1
min


=
   
 
 
 
           (3.77) 
na qual: 
cruzamento
P
 = probabilidade de cruzamento 
mutação
P
= probabilidade de mutação 
tes
sobreviven
Taxa
= taxa de sobrevivência da população 
 

Catálogo: defesas


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