Algoritmos Genéticos Taís Sineiro Herig Laboratório de Genômica e Expressão / UNICAMP.
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Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos
Taís Sineiro HerigLaboratório de Genômica e Expressão / UNICAMP
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IntroduçãoIntrodução
• Métodos computacionais inspirados na biologia evolutiva
• Encontrar solução ótima
• São uma classe dos Algoritmos Evolutivos
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HistóricoHistórico
• Década de 60
• John Holland, Universidade de
Michigan
• Otimização em sistemas complexos
• Simular matematicamente o
mecanismo da evolução biológica
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ÓtimosÓtimos
• Métodos matemáticos• Métodos probabilísticos
Ótimo local
Ótimo global
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Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos
• Codificação
• Função objetivo
• Espaço de soluções
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EstruturaEstrutura
Cromossomo SoluçãoGene ParâmetroLocus Posição dos bitsGenótipo Configuração dos bitsGeração Ciclo (cada iteração)
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Representação do Representação do CromossomoCromossomo
Binária
Real
Símbolos
Binária
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Fluxograma do AlgoritmoFluxograma do Algoritmo
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População InicialPopulação Inicial
• Inicialização– Aleatória– Determinística
• Espaço de Busca
• Número de Elementos
• Valor de aptidão (fitness)
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SeleçãoSeleção
• Roleta
• Torneio
• Seleção proporcional
• Ranking
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CruzamentoCruzamento
• Escolha das soluções
• Escolha da posição
• Novo indivíduo
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MutaçãoMutação
• Baixa X Alta Taxa de Mutação
• Pmut
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Condição de ParadaCondição de Parada
• Número máximo de gerações
• Tempo limite
• Estagnação
• Resposta máxima da função objetivo
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VantagensVantagens
• Não requer informação auxiliar
• Ótimos locais não reduzem a eficiência
• Excelentes resultados para a otimização em grande escala
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Exemplos de AplicaçãoExemplos de AplicaçãoCavalo do
Xadrez• Objetivo
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Cavalo do XadrezCavalo do Xadrez
• Analogias• Fitness (0,1) posições• Gene ordem do passo• Cromossomo solução possível
• Processo• Definir parâmetros
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Cavalo do XadrezCavalo do Xadrez
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Cavalo do XadrezCavalo do Xadrez
• Seleção (Roleta)
• Cruzamento
• Mutação
• Solução de Parada
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Cavalo do XadrezCavalo do Xadrez
Tabela de Resultados
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Cavalo do XadrezCavalo do Xadrez
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Exemplos de AplicaçãoExemplos de Aplicação
Aplicação à Bioinformática
• Objetivo• Separar seqüências pertencentes a um
organismo A de um organismo B
• Como fazer• Usar características relevantes de uma
seqüênciaSeqüência
% GC (a)Entropia
(b)
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Aplicação à BioinformáticaAplicação à Bioinformática
a(1) + b(2) + c(3) + ..... = Taxa
Teste com seqüências conhecidas:Taxa 1 Taxa 2 Taxa 3
Taxa 4
CÁLCULOS
Valor de Aptidão da Solução
a b c1 2 3 ...
... cromossomo
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Aplicação à BioinformáticaAplicação à Bioinformática
• Usar a solução que apresenta melhor valor de aptidão
• Calcular o percentual de acertos
• Aplicar a solução para resolver problemas com seqüências desconhecidas
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ConclusãoConclusão
• Algoritmo genético
– Modelo matemático que aproveita a Biologia Evolutiva
– Pode ser usado para resolver qualquer problema
– Tem se mostrado eficaz na otimização de problemas
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FIM