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genetic-algotithm's Introduction

genetic-algotithm

Versão 1

O algoritmo genético é um algoritmo que permite que com alterações binárias (ou bit a bit) sejam executadas em cadeias de bits (números binários) para chegar num valor que minimeze ou maximize determinada função.
Para chegar ao objetivo de minimizar ou maximizar uma dada função, o algortimo genético utiliza de rotinas como mutações e crossovers para ir criando novos números que tem o objetivo de ir convergindo para o objetivo desejado.

Inicialização do algoritmo, criação da população de inidivíduos e escolha do melhor indivíduo

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Inicialização do loop para crossovers, calculo do fitness de cada indivíduo e escolha do indivíduo do melhor fitness

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Inicio do crossover

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Escolha de dois pais, mutação e crossover emtre eles

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Escolha do melhor pai após o crossover, e população atualizada

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Cópia das melhores execuções, geração e print da média

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Constantes usadas

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Classe que representa o indivíduo

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Resultados obtidos

10-10

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20-10

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Versão 2

Alterações no Crossover e Mutação

Utilizamos um crossover aritmético e uma mutação de limite

Mudanças no código

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Comparação entre a Versão 1 e a Versão 2

Valor médio dos resultados:

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Gráfico de evolução do Gbest Versão 1

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Gráfico de evolução do Gbest Versão 2

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genetic-algotithm's People

Contributors

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