GRAFICAS DE ERRORComportamiento de la población

Optimizacion de funciones

Matlab 2008.

Método de representación: binario- 32 bits para cada parámetro (variable).

Tamaño de población: 200 Mutación de un punto.

- Probabilidad de mutación: 0.15 Selección por ruleta.

- Probabilidad de selección: 0.5

Función 4

Función 7

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Función 9

Función 12

Función 13

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OPTIMIZACION DE FUNCIONES

TOOLBOX de Andrey Popov.

Método: GAminBC. Representación con números reales. Opciones de configuración (-3)

Comment: ': D Iter.100; Popul.20; TolX=1e-2; No Plot' MaxIter: 100 PopulSize: 20 MutatRate: 0.3000 BestRate: 0.1000 NewRate: 0.1000 TolX: 0.0100 pSelect: 1 pRecomb: 0 Select: 1 RecIter: 1 Visual: 'some' Graphics: 'off'

Fitness Proportional Selection Gausian law selection Ranking Selection Recombination - Blend CrossOver Generates random Mutations when Blend CrossOver

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GRAFICAS DE ERRORComportamiento de la población

F4: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-1 1 1e-4], opt);

F7: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [0 10 1e-4], opt);

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F9: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-2 2 1e-4], opt);

F12: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-5 5 1e-4], opt);

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F13 : [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-10 10 1e-4], opt);

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Tablas de resultados

REPRESENTACION REAL      

Función Promedio Fitness Desv.Est. Mínimo Error

  Best(Min) Media Media real Mínimo

4 0.0081 0.0657 0.0970 0.0000 0.0657

7 -16.3946 -15.8944 1.0105 -18.5547 2.6603

9 -1.3402 -1.5084 0.1117 varios varios

12 -0.5230 -0.5198 0.0166 -0.5231 0.0033

13 0.2336 0.4757 0.2762 0.0000 0.4757

REPRESENTACION BINARIA      

Función Promedio Fitness Desv.Est. Mínimo Error

  Best(Min) Media Media real Mínimo

4 0.0010 0.0385 0.1436 0.0000 0.0385

7 -18.5539 -18.5118 0.1910 -18.5547 0.0429

9 -3.4768 -3.1313 0.4431 varios varios

12 -0.5231 -0.5226 0.0029 -0.5231 0.0005

13 0.0569 0.0114 0.0999 0.0000 0.0114

Conclusiones:

Se utilizaron dos algoritmos de diferentes autores pero los resultados en ambos casos fueron buenos.

Lo que se observa es que la población aunque fue aplicada 10 veces mayor en el binario, no afectó en considerablemente el resultado.

Para todas las funciones el error fue pequeño, a excepción de la función 7 con representación real, en ninguna generación pudo el algoritmo llegar al mínimo y el mejor caso no fue mayor a -16.3946, sin incluir este caso, el peor error mínimo se muestra en la función 13 con representación real con 0.4757.El mejor de los casos se ve en la función 12 con representación binaria, tiene un error mínimo de 0.0005.

En base a estas tablas se puede afirmar que es mejor utilizar representación binaria, arroja mejores resultados si se requiere mayor exactitud para estos casos particulares de funciones.

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