TRABALHO DE FINAL DE CURSO APLICAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS NO DESENVOLVIMENTO DE ROTAS TURÍSTICAS

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1 UNIÃO EDUCACIONAL MINAS GERAIS S/C LTDA FACULDADE DE CIÊNCIAS APLICADAS DE MINAS Autorizada pela Portaria nº 577/2000 MEC, de 03/05/2000 BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO TRABALHO DE FINAL DE CURSO APLICAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS NO DESENVOLVIMENTO DE ROTAS TURÍSTICAS DANIELA LEITE DO CARMO UBERLÂNDIA, 2004

2 i DANIELA LEITE DO CARMO APLICAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS NO DESENVOLVIMENTO DE ROTAS TURÍSTICAS Trabalho de Final de curso submetido à UNIMINAS como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: Prof. M.Sc Francisco José Muller UBERLÂNDIA 2004

3 ii DANIELA LEITE DO CARMO APLICAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS NO DESENVOLVIMENTO DE ROTAS TURÍSTICAS Trabalho de Final de curso submetido à UNIMINAS como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de Informação. Banca Examinadora: Uberlândia, 10 de julho de 2004 Prof. M.Sc Francisco José Muller Profª. Drª Kátia Lopes Prof. Esp. Alexandre Rangel Prof. Márcio dos Reis Caetano

4 iii Resumo O objetivo deste trabalho foi utilizar os conceitos e a dinâmica de funcionamento dos algoritmos genéticos para a obtenção de roteiros turísticos. Para se elaborar um roteiro turístico, vários fatores são envolvidos, como o tempo, o custo, o tipo de hospedagem, o transporte, a região de destino e suas melhores paradas, a alimentação, enfim, as preferências de cada pessoa em um passeio turístico. Um bom roteiro é aquele em que as suas cidades possuam o maior número possível de fatores preferidos por um determinado turista. Neste trabalho foram feitas a análise das características do turismo e a classificação dos seus principais fatores para que fosse possível avaliar cidades e regiões quanto ao seu potencial turístico. Também foi realizado um estudo sobre os algoritmos genéticos e suas principais características para a implementação de um aplicativo. A linguagem de programação utilizada para a implementação foi Pascal, utilizando a ferramenta Delphi 5. Neste aplicativo é possível selecionar os fatores turísticos preferidos por um turista e a partir de um grupo de cidades, gerar um roteiro onde as cidades possuam estas características desejadas.

5 iv Abstract The objective of this work was to use the concepts and the dynamics of functioning of the genetic algorithms for the attainment of tourist scripts. To elaborate a tourist script, some factors are involved, as the time, the cost, the type of lodging, the transport, the region of destination and its better stops, the feeding, at last, the preferences of each person in a tourist stroll. A good script is that one where its cities possess the biggest possible number of factors preferred for one determined tourist. In this work the analysis of the characteristics of the tourism and the classification of its main factors had been made so that it was possible to evaluate cities and regions how much to its tourist potential. Also a study on the genetic algorithms and its main characteristics for the implementation of a applicatory one was carried through. The programming language used for the implementation was Pascal, using the tool Delphi 5. In this applicatory one it is possible to select the preferred tourist factors for a tourist and from a group of cities, to generate a script where the cities possess these desired characteristics.

6 v Lista de Figuras p. 1 Mapa da Região Avaliada (Estado de Santa Catarina) 15 2 Cromossomo 24 3 Representação paralela do cromossomo na biologia e nos algoritmos genéticos Seleção pelo método da roleta 29 5 Recombinação em 1 ponto 30 6 Recombinação em 2 pontos 31 7 Mutação 32 8 Algoritmo Genético Típico 34 9 Estrutura básica de um algoritmo genético Exemplo de uma possível população com seus indivíduos Função Randômica Função Permitido Perfil de uma cidade Perfil de um turista Exemplo do cálculo da nota de uma cidade Função Avalia Cidade Procedimento Avalia População 43

7 vi 18 Cruzamento Procedimento Cruzamento Função Gera Probabilidade Procedimento Mutação Execução 1 do Programa Execução 2 do Programa 49

8 vii Lista de Tabelas p. 1 Segmentação dos Fatores 12 2 Classificação dos Fatores Turísticos 13 3 Classificação dos Fatores Turísticos de Florianópolis 16 4 Classificação dos Fatores Turísticos por Cidades e Vilarejos 19 5 Comparação dos resultados do Exemplo Comparação dos resultados do Exemplo 2 50

9 viii Sumário p. 1- Introdução 1 2- O Turismo e o Estudo de seus Fatores Características do Turismo Motivações Turísticas Causas Principais e Causas Secundárias Causas Diretas e Causas Indiretas Causas Próximas e Causas Remotas Causas Individuais e Causas Sociais Fatores turísticos Atrativos Segurança Promoções Distancia do núcleo emissor Preços Tipo de transporte Infra-estrutura de qualidade Análise dos Fatores Turísticos Classificação dos Fatores Classificação de uma Região e Suas Cidades Os Algoritmos Genéticos 20

10 ix 3.1- Nomenclatura Biológica Processo de Evolução Características do Algoritmo Genético População de Cromossomos Avaliação Seleção Recombinação (Cruzamento) Mutação O Algoritmo Desenvolvimento de rotas turísticas utilizando algoritmos genéticos Estratégias de Implementação População inicial Critério de seleção Cálculo das notas das cidades Critério de recombinação ou Cruzamento Mutação Exemplos Conclusão Referências Bibliográficas 54

11 1 1- Introdução Este trabalho apresenta um estudo sobre algoritmos genéticos que é uma das fascinantes áreas da inteligência artificial. A intenção foi utilizar os conceitos e a dinâmica de funcionamento dos algoritmos genéticos em uma aplicação para o desenvolvimento de roteiros turísticos, com o objetivo de estudar a capacidade de otimização destes algoritmos, ou seja, sua capacidade de identificar a melhor solução entre inúmeras disponíveis. O uso da informática e de tecnologias de informação como a Internet, cada vez, abrange vários setores. Com o turismo não é diferente. Nas empresas deste setor, como as agências e as operadoras de viagens, a informática é indispensável. Além do uso de softwares mais comuns como editores de texto e de planilhas, banco de dados e outros utilitários existentes, a Internet possibilitou as empresas disponibilizarem, amplamente, a informação de maneira rápida, fácil e a baixos custos. A Internet trouxe também a possibilidade das empresas trabalharem em parceria. Pode-se citar como exemplo o caso de reservas de passagens e hospedagem que podem ser feitas on-line, aumentando a eficiência dos serviços e conseqüentemente possibilitando maior satisfação dos clientes. O Brasil oferece todas as condições necessárias para o desenvolvimento turístico, alguns setores são amplamente explorados, e existem também outros segmentos que ha alguns anos começaram a se desenvolver, e a tendência é de cada vez mais aumentar a procura e a oferta. Sendo assim, o turismo se tornou um ramo promissor, não só para os profissionais da área, mas também setores

12 2 que estão relacionados com o seu crescimento, como a informática, existindo espaço para o desenvolvimento de novos aplicativos e sistemas. Uma viagem turística envolve vários fatores como o tempo, o custo, o tipo de hospedagem, o tipo de transporte, a região de destino e suas melhores paradas, a alimentação, enfim, as preferências de cada pessoa em um passeio turístico. Em uma viagem planejada o turista tem a oportunidade de conhecer um maior número de lugares, passando naqueles que possui as características que ele procura e descartando paradas desinteressantes a ele. Para criar roteiros onde as cidades possuam um grupo de fatores que seja o mais semelhante possível ao perfil de um turista é necessário uma busca e avaliação de uma grande quantidade de dados, que podem estar relacionados ao espaço geográfico e a fatores, que muitas vezes, são dados imprecisos. Para se ter noção da dimensão do problema, para avaliar uma região com por exemplo cinqüenta cidades a partir das quais se quer definir roteiros com cinco cidades, o número total de combinações possíveis de roteiros a serem avaliados é superior a dois milhões. Este projeto propõe a utilização dos algoritmos genéticos como uma solução deste problema onde o espaço de busca é muito extenso. Os algoritmos genéticos são algoritmos computacionais de busca baseados nos mecanismos de evolução natural e na genética e podem ser aplicados com sucesso a inúmeros problemas combinatórios (GOLDBERG, 1994). Na biologia, a teoria da evolução nos diz que o meio ambiente seleciona, em cada geração, os seres vivos mais aptos de uma população para

13 3 sobrevivência, ou seja, somente os mais aptos (fortes) conseguem se reproduzir. Um Algoritmo Genético é a metáfora desses fenômenos. Os algoritmos genéticos são constituídos dos seguintes itens: população de Cromossomos, seleção, recombinação e mutação (que serão detalhados mais adiante). Eles são compostos por estruturas bem simples e bem definidas, mas ao mesmo tempo suficientemente complexos para fornecer mecanismos de buscas adaptativos poderosos e robustos. Para a solução do problema em questão é necessário fazer um levantamento dos fatores turísticos relacionados à criação de um roteiro, analisar e classificar os dados, para que seja possível adequá-los a dinâmica dos algoritmos genéticos, com o objetivo de chegar ao melhor roteiro de acordo com perfil do turista. Esta resolução poderá ser utilizada como complemento no desenvolvimento de softwares para agências e operadoras de viagens e sites voltados para o setor turístico. A seqüência deste trabalho será a seguinte: o capítulo 2 apresenta dados relativos ao turismo destacando os principais fatores que envolvem uma viagem turística e uma análise destes fatores. No capítulo 3 é apresentada uma versão teórica sobre os algoritmos genéticos e o capítulo 4 mostra uma aplicação do algoritmo genético para o desenvolvimento de roteiros turísticos.

14 4 2- O turismo e o estudo de seus fatores 2.1- Características do turismo O turismo é uma atividade sócio-econômica de muita importância em vários países do mundo, chegando até a ser a de maior ênfase em muitos deles. Segundo a EMBRATUR 1, o Brasil possui uma enorme extensão territorial com diversidade natural e paisagística, reunindo excepcionais condições e potencialidades para o desenvolvimento turístico. Alguns setores já estão bem explorados, como os balneários litorâneos. O Brasil possui mais de sete mil km de costa, sendo algumas praias ainda totalmente inexploradas. As festas regionais geram muito movimento de turistas como o carnaval no Rio de Janeiro e em Salvador, festa de Parintins no Amazonas, etc. Outro setor é a visita a cidades históricas, o Brasil é detentor de mais de cinqüenta sítios urbanos de valor cultural. Alguns segmentos antes não explorados começaram a se desenvolver com ótimas perspectivas de crescimento, como os citados a seguir: O ecoturismo e a aventura (propiciando ao turista a oportunidade de percorrer diferentes ecossistemas em atividades turísticas sustentáveis); O mergulho (O Brasil oferece diversas opções de mergulho tanto para amadores quanto para profissionais.); 1 EMBRATUR - Instituto Brasileiro de Turismo

15 5 O golfe (Mais de cem campos instalados em lugares de extraordinária beleza natural fazem do País um destino preferencial para o turismo de golfe.); A pesca (O país possui mais de 100 espécies de peixes esportivos e condições excepcionais para a prática da atividade.); O turismo rural (as atividades turísticas no espaço rural têm ganhado nos últimos anos grande dimensão econômica e social, envolvendo diferentes fatores, demonstrando novos valores); Existem também aqueles que valorizam as regiões como a gastronomia, o artesanato e o folclore locais. A EMBRATUR desenvolve estudos com o objetivo de caracterizar e dimensionar o mercado doméstico de turismo no Brasil. Estes estudos reúnem as informações produzidas pelas principais fontes que divulgam regularmente dados de interesse do turismo e serão descritas a seguir. Sobre a propensão a viajar, número de viagens e duração média das viagens têm-se como dados os seguintes valores: A propensão de viagem doméstica registrou entre 1998 e 2001 um aumento em sua taxa, passando de 32,7% para 36,4%. O número médio de viagens da família é de 2,2 vezes ao ano, resultado superior em 15% ao verificado em 1998 (1,92). Quanto à permanência no destino principal, os resultados dos levantamentos confirmam as expectativas de ocorrências de quatro períodos preponderantes

16 6 de estadia: fins de semanas prolongados (2 a 5 dias), com 41,9%; semanal (de 6 a 10 dias), com 29,2%; quinzenal (14 ou 15 dias), com 8,7% e mensal (26 a 30 dias), com 5,5%; totalizando, estes grupos, 85,3% das ocorrências. Em média, a permanência é de 10,8 dias. Sobre os meios de hospedagem e transporte os dados são: Embora se mantendo destacado como principal meio de Hospedagem, Casa de Amigos e Parentes reduz sua participação relativa de 73,2% em 1998 para 66,0% em Outra indicação de melhoria na qualidade das viagens é dada pelo aumento da participação de Hotéis, de 11,5% para 15,0%. Em termos de meios de Transporte, essa situação de melhoria da qualidade da viagem se vê confirmada. As alternativas ônibus de Linha e Carona, que respondiam em 1998 por 49,6% e 11,1% respectivamente, reduzem suas contribuições relativas em 2001 para 36,6% e 9,9%. De outro lado, Carro Próprio e Avião revelam expressivos aumentos no período, passando de 19,1% para 30,9% e de 6,8% para 9,0%, respectivamente. Dados relativos a Motivos, Motivações e Atrativos Turísticos: O motivo Lazer contribui com 76,1% no total das viagens, Visita a Amigos ou Familiares 50,2%, Fuga da Rotina 45% e Descanso, com 27,5%; Atrativos Turísticos (11,5%); Veranismo (4,3%); Atrativos Culturais (2,5%); entre outras. Entre as motivações do grupo Não Lazer (23,9%), como é natural, Negócios é

17 7 a razão mais determinante (45,0%), seguida de Tratamento de Saúde (16,2%). Merece destaque a participação de motivos Religiosos, com 7,0%. Quanto aos Atrativos Turísticos preferidos, a quase maioria (48,8%) declara considerar que o fator decisório da viagem não se estabelece baseado em uma única razão isolada, ou seja, valoriza o conjunto dos atrativos e as condições de seu entorno ambiente. Dentre as demais alternativas, os atrativos mais se destacaram como preferências foram: Praia, com 28,4%; Campo (6,3%); Montanha (4,8%); Locais de Caça e Pesca (3,7%); Reservas Ecológicas (2,8%);entre outros Motivações turísticas Para entender o potencial do turismo no Brasil é preciso compreender o turista, de que forma ele decide sua viagem e que aspectos considera mais importantes. Diversas são as razões que se escondem atrás do fato de uma pessoa ser turista: a viagem a negócios, os motivos religiosos, a saúde, a cultura, a educação e o prazer são apenas alguns exemplos. Segundo ARRILAGA (1976), as necessidades que o turismo procura satisfazer podem ser muito variadas, pois as causas subjetivas que determinam as viagens turísticas são tão diversas como as necessidades que o corpo ou a alma humana podem experimentar. Segundo BENI (1998), as motivações turísticas ou causas subjetivas do turismo podem ser classificadas como mostrado a seguir:

18 Causas principais e causas secundárias O turista, ao decidir viajar, geralmente possui mais de uma causa. Porém, existe uma causa que é principal ou determinante, sendo que as demais, apesar de importantes, são causas secundárias. Por exemplo, uma pessoa que realiza uma peregrinação tem como causa principal para viajar a obtenção de uma graça de ordem espiritual, porém, também pesa em sua decisão de viagem a possibilidade de conhecer lugares novos, visitar monumentos famosos, descansar, entre outros Causas diretas e causas indiretas A realização de determinada viagem pode ocorrer diretamente devido a um convite ou à vontade de conhecer determinada localidade. Contudo, pode envolver causas indiretas como o hábito de viajar ou o nível sócio-econômico do viajante Causas próximas e causas remotas Como exemplo de causa próxima de uma viagem pode-se ter a propaganda de um agente de viagens e como causa remota uma recordação de uma viagem anterior.

19 Causas individuais e causas sociais As causas individuais atuam na decisão de uma pessoa para viajar e as causas sociais influem por igual em setores da população. Como exemplo de causas individuais pode-se citar a prática de um esporte e como causas sociais, a moda ou afinidades ideológicas Fatores turísticos São vários os elementos que influenciam o turista a adquirir um determinado produto turístico. Os citados a seguir, são os que mais se destacam, entre os vários fatores influenciadores que fazem o turista escolher um centro receptor ao invés de outro Atrativos O Guia QuatroRodas Brasil (2004) divide as atrações turísticas em categorias,como eventos, compras, cachoeiras, cantinas, construções históricas, fortes, grutas, igrejas, museus, parques (ecológicos, temáticos, etc), pesca, praias e turismo aventura Segurança Postos policiais, serviços de salva-vidas, postos de informações turísticas, sinalização turística, mapas e guias turísticos locais, serviços de comunicações

20 10 (por exemplo, telefones públicos), Serviços de saúde (por exemplo, farmácias, prontos-socorros e hospitais) Promoções O marketing turístico através dos meios de comunicação de massa (TV, radio, jornais, etc), influencia os indivíduos a terem o desejo de conhecer lugares por eles ainda não vistos Distância do núcleo emissor Quanto maior a distância, maiores serão os preços no que se refere aos meios de transporte. No momento de adquirir um produto turístico, o indivíduo pode preferir viajar para um lugar menos distante para economizar nas despesas e com isso sobrar mais dinheiro para a viagem ou até mesmo para outros fins Preços É o principal fator que influencia na escolha do destino e nas características da viagem. Por exemplo, quanto mais confortável for um hotel, ou quanto mais sofisticado for um restaurante, maiores serão as despesas de uma viagem, ou seja, o fator preço influencia todos os outros fatores Tipo de transporte Carros, ônibus, trens, aviões, barcos, etc.

21 Infra-estrutura de qualidade O conjunto dos fatores citados anteriormente, somados a serviços públicos como hospedagem, alimentação, serviços de transporte locais, serviços bancários, serviços de apoio ao automobilista, comércio em geral, estado de conservação do local, estradas de acesso, receptividade ao turista e outros formam a infraestrutura de um local para o turismo. De acordo com as informações descritas neste capítulo sobre as características do turismo e dos fatores levados em consideração pelo turista no momento de realizar uma viagem, percebeu-se que existe um fator principal e decisório. Porém, existem outros fatores secundários que também influenciam no roteiro e devem ser considerados. Podemos exemplificar isto com um turista que viaja com a intenção de conhecer o carnaval em Salvador (fator principal), mas aproveitará para conhecer patrimônios históricos (fator secundário) e experimentar a culinária típica (fator secundário) Análise dos fatores turísticos Classificação dos fatores Utilizando o levantamento descrito no capítulo anterior e com o auxilio do Guia QuatroRodas Brasil 2004, foi possível fazer um agrupamento com algumas

22 12 segmentações das características dos fatores turísticos. Esta segmentação é necessária para avaliar estes fatores, a relação entre eles e suas influências sobre a construção de um roteiro turístico. A seguir são apresentadas as tabelas com a segmentação e com a classificação dos fatores. Esta classificação considera como sim se um fator existir em uma cidade ou como não se a cidade não possuir tal fator. Estes dados são utilizados para a definição da função custo, que tem como parâmetros os fatores turísticos e dará pesos às cidades considerando as preferências de um turista. TABELA 1 Segmentação dos Fatores Grupo Fator Atrações Cachoeiras Construções Históricas Fortes Grutas Igrejas Museus Parques e Reservas Pesca Praias Turismo Aventura Artesanato/Compras

23 13 Serviços e Infra-estrutura Hospedagem Restaurantes Bancos Hospitais Apoio ao Turista Transporte local Preços Baixo custo Médio custo Alto custo TABELA 2 Classificação dos Fatores Turísticos Fatores Cachoeiras Construções Históricas Fortes Grutas Igrejas Museus Parques e reservas Pesca Praias Classificação Sim/não Sim/não Sim/não Sim/não Sim/não Sim/não Sim/não Sim/não Sim/não

24 14 Turismo aventura Artesanato/Compras Bancos Hospitais Apoio ao turista Sim/não Sim/não Sim/não Sim/não Sim/não Fator Hospedagem Hotéis, pousadas e flats Luxo Muito Confortável Confortável Médio conforto Simples Fator Restaurante Quanto à qualidade da cozinha Excelente cozinha Muito boa cozinha Boa cozinha Cozinha regular Quanto ao preço (média de gastos por pessoa em R$ reais). Até 20 De 21 a 40 De 41 a 60 Acima de 60 Quanto ao nível de conforto (não se refere à comida, mas as instalações e serviços). Luxo Confortável Médio conforto Simples Comida Típica Sim/não

25 15 Fator transporte local Aeroporto Terminal rodoviário Locadoras de veículos Sim/não Sim/não Sim/não Classificação de uma região e suas cidades Para testar a função custo foi escolhida aleatoriamente uma região com uma grande variedade de atrações turísticas. Esta região foi classificada levando em consideração os fatores: atrativos turísticos e infra-estrutura e envolve o estado de Santa Catarina com participação de 50 locais (cidades e vilarejos). Fonte: FIGURA 1 Mapa da Região Avaliada (Estado de Santa Catarina)

26 16 Dos fatores avaliados anteriormente, foram selecionados 25 fatores para fazerem parte do teste. A seguir, na TABELA 3, está a descrição da cidade de Florianópolis e seus fatores classificados como sim e não para exemplificação. Na seqüência, a TABELA 4 descreve todas as cidades classificadas e seus fatores, deve-se notar que os fatores estão classificados como 1(um) para sim e 0(zero) para não. TABELA 3 Classificação dos Fatores Turísticos de Florianópolis Fatores Cachoeiras Construções Históricas Fortes Grutas Igrejas Museus Parques e reservas Pesca Praias Turismo aventura Artesanato/Compras Apoio ao turista Classificação Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim

27 17 Fator Hospedagem Hotéis, pousadas e flats. Quanto ao preço (média de gastos por pessoa em R$ reais). Comida Típica Aeroporto Terminal rodoviário Locadoras de veículos Luxo Muito confortável Confortável Médio conforto Simples Fator Restaurante Até 20 De 21 a 40 De 41 a 60 Acima de 60 Sim Fator transporte local Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim

28 18 Os fatores classificados na TABELA 4 (Colunas) são os seguintes: 1- Cachoeiras 14- Hotel Muito Confortável 2- Construções históricas 15- Hotel Confortável 3- Fortes 16- Hotel Médio Conforto 4- Grutas 17- Hotel Simples 5- Igrejas 18- Restaurante Até R$ 20,00 6- Museus 19- Restaurante Entre R$ 21,00 e R$ 40,00 7- Parques / Reservas 20- Restaurante Entre R$ 41,00 e R$ 60,00 8- Pesca 21- Restaurante Mais de R$ 60,00 9- Praia 22- Comida Típica 10- Turismo Aventura 23- Local com Aeroporto 11- Artesanato / Compras 24- Local com Rodoviária 12- Apoio ao turista 25- Local com Locadoras de veículos 13- Hotel Luxo

29 TABELA 4 Classificação dos Fatores Turísticos por Cidades e Vilarejos Cidades Araranguá Bal.Barra do Sul Bal.Camboriu Blumenau Bom Jesus da Serra Bombinhas Brusque Caçador Chapecó Concórdia Corupá Criciúma Dionísio Cerqueira Florianópolis Garopaba Gov.Celso Ramos Gravatal Guarda do Embaú Ilha dopapagaio Imariú Imbituba Itajaí Itapema Jaraguá do Sul Joinville Laguna Mafra Navegantes Nova Trento Palmitos Penha Piçarra Piratuba Pomedore Porto Belo Porto União Praia do Rosa Rio do Sul Rio Negrinho Stº Amaro da Imperatriz São Bento do Sul São Francisco do Sul São Joaquim São Miguel do Oeste Timbó Treze tílias Tubarão Urubici Videira Xanxerê

30 20 3 Os Algoritmos Genéticos Há tempos o homem, para melhorar a sua qualidade de vida, tem se inspirado nas características e princípios existentes na natureza para criação de máquinas, métodos e técnicas. Para voar o homem observou os pássaros e construiu aviões, observou também os peixes e suas características de imersão para construir submarinos e inúmeras invenções foram baseadas na natureza e na biologia a partir da observação de suas características. A Computação evolutiva é uma das linhas de atuação da Inteligência Artificial, baseia-se nos mecanismos encontrados na natureza para solucionar problemas. Os algoritmos genéticos, as Redes Neurais e os Sistemas Especialistas fazem parte dos estudos deste campo. Neste trabalho serão estudados os algoritmos Genéticos. Os algoritmos genéticos são algoritmos computacionais de busca baseados nos mecanismos de evolução natural e na genética. Foram inventados por John Holland e desenvolvidos por ele, seus alunos e companheiros na Universidade de Michigan, nas décadas de 60 e 70. A pesquisa de Holland não estava centrada no desenvolvimento de um algoritmo para resolução de problemas, mas, sim, no estudo formal do fenômeno de adaptação que ocorre na natureza e como estes mecanismos de adaptação natural podem ser portados para computadores. O campo de estudos foi batizado como algoritmos genéticos por Holland em referência à genética sua origem de estudos

31 21 Resumindo, os algoritmos genéticos são métodos de otimização e busca inspirados nos mecanismos da evolução de populações de seres vivos. O mecanismo de funcionamento dos algoritmos genéticos torna este campo de pesquisa muito atrativo e possível de ser aplicado em diversas áreas científicas, entre as quais podem ser citados problemas de otimização de soluções, aprendizado de máquina, desenvolvimento de estratégias e fórmulas matemáticas, análise de modelos econômicos, problemas de engenharia, diversas aplicações na Biologia como simulação de bactérias, sistemas imunológicos, ecossistemas, descoberta de formato e propriedades de moléculas orgânicas (Mitchell, 1997) Nomenclatura biológica Os algoritmos genéticos seguem os princípios da seleção natural e sobrevivência do mais apto, apresentados pelo naturalista e fisiologista Charles Darwin. Segundo ele, Quanto melhor um indivíduo se adaptar ao seu meio ambiente, maior será sua chance de sobreviver e gerar descendentes. A teoria da evolução diz que o meio ambiente seleciona, em cada geração, os seres vivos mais aptos de uma população para sobrevivência, em função disto, somente os mais aptos (fortes) conseguem se reproduzir, isto é, levando-se em consideração a premissa de que os menos aptos são eliminados antes de gerarem novos descendentes. Durante a reprodução ocorrem fenômenos como mutações e cruzamentos, que atuam sobre o material genético armazenado nos cromossomos. Estes fenômenos levam à variabilidade dos seres vivos da

32 22 população. Sobre esta população diversificada age a seleção natural, permitindo a sobrevivência apenas dos mais adaptados. Os principais termos biológicos utilizados pelos algoritmos genéticos são os seguintes: Genoma: o conjunto completo do material genético de um organismo vivo. Nos algoritmos genéticos, representa a estrutura de dados que codifica uma solução para o problema. Cromossomo: o elemento portador de material genético. Nos algoritmos genéticos, representa um simples ponto no espaço de busca ou um candidato à solução do problema. Gene: Um cromossomo é composto de genes. O gene é o elemento que transmite a hereditariedade e controla as características do indivíduo. Nos algoritmos genéticos, o gene é um parâmetro codificado no cromossomo. Posição (Lócus): Posição em que um gene se encontra no cromossomo. Alelo: Diferentes possibilidades de uma característica de um gene (Ex. Olhos azuis, verdes, castanhos,etc). Nos algoritmos genéticos, representa o valor que um gene pode assumir. Indivíduo: Um simples membro da população. Nos algoritmos genéticos, um indivíduo é formado pelo cromossomo e sua aptidão.

33 23 Genótipo: Representa a composição genética contida no genoma. Nos algoritmos genéticos, representa a informação contida no cromossomo ou genoma. Fenótipo: originado pela interação (genótipo + meio). Nos algoritmos genéticos representa o objeto, estrutura ou organismo construído a partir das informações do genótipo. Epistasia: Interação entre genes do cromossomo, isto é, quando um valor de gene influencia o valor de outro gene. Problemas com alta epistasia são de difícil solução em algoritmos genéticos. População: Conjunto de cromossomos ou soluções. Geração: O número da iteração que o Algoritmo Genético executa. Operações genéticas: Operação que o Algoritmo genético realiza sobre cada um dos cromossomos. Espaço de Busca ou Região Viável: É o conjunto espaço ou região que compreende as soluções possíveis ou viáveis do problema a ser otimizado. Deve ser caracterizado pelas funções de restrição, que definem as soluções de forma viável ao problema a ser resolvido. Função Objetivo ou de Avaliação: É a função que se quer otimizar. Ela contém a informação numérica do desempenho de cada cromossomo na população. Nela estão representadas as características do problema que o Algoritmo Genético necessita para realizar seu objetivo.

34 24 A figura a seguir mostra a estrutura de um cromossomo: FIGURA 2 Cromossomo A figura abaixo mostra um paralelo do cromossomo na biologia com os algoritmos genéticos: FIGURA 3 Representação paralela do cromossomo na biologia e nos algoritmos genéticos.

35 Processo de evolução As características da evolução levadas em consideração nos projetos são as seguintes (DAVIS,1991): A evolução é um processo que opera nos cromossomos, no lugar dos seres vivos codificados por eles; A seleção natural é a relação entre cromossomos e suas estruturas codificadas. No processo de seleção natural, os cromossomos que codificam melhores estruturas se reproduzem com maior freqüência dos que não têm esta característica; O processo de reprodução combinado à mutação é o ponto em que a evolução ocorre. A mutação pode causar diferenças entre os cromossomos dos filhos e dos pais e o processo de recombinação pode criar cromossomos bem diferentes nos filhos devido à combinação de material genético do cromossomo dos pais; O processo de evolução biológica não possui memória, pois não possui informações que lhe permitam voltar a etapas anteriores do processo. Como ocorre na evolução biológica, a evolução baseada em simulação é um processo que será projetado para encontrar cada vez melhores cromossomos, através de uma manipulação aleatória de seu conteúdo.

36 26 O termo aleatório se refere ao fato do processo não ter nenhuma informação sobre o problema que está tentando resolver, exceto o valor da função de aptidão. A função de aptidão é a única informação que temos sobre o cromossomo e esta informação é a sua nota, que reflete a qualidade da solução que ele representa. Os algoritmos genéticos podem ser vistos como uma estrutura de controle que organiza e dirige um conjunto de transformações e operações indicadas para simular o processo de evolução (MOSCATO,1995) Características dos algoritmos genéticos Segundo GOLDBERG os algoritmos genéticos, de um modo geral, têm as seguintes características: a) Operam numa população (conjunto) de pontos no espaço de busca e não a partir de um único ponto. b) Operam num espaço de soluções codificadas, e não no espaço de busca diretamente. c) Necessita somente de informações sobre o valor de uma função aptidão para cada membro da população, e não requerem que a função seja diferençável, ou contínua. d) Usam transições (mudança de um estado para outro) probabilística, e não regras determinadas. Os Algoritmos genéticos são constituídos dos seguintes itens:

37 População de cromossomos: A população é formada por um conjunto aleatório de cromossomos, mas não é uma regra. Tem-se que considerar dentro da população também o seu tamanho, pois ele afeta o desempenho global e a eficiência dos algoritmos genéticos. Uma população muito pequena oferece uma pequena cobertura do espaço de busca, causando uma queda no desempenho. Uma população suficientemente grande fornece uma melhor cobertura do domínio do problema e previne a convergência prematura para soluções locais. Entretanto, com uma grande população tornam-se necessários recursos computacionais maiores, ou um tempo maior de processamento do problema. Um cromossomo é uma estrutura de dados, geralmente vetor ou cadeia de bits, que representa uma possível solução do problema. A forma de codificação baseada em cadeia de bits (0 e 1) é a mais tradicional (GOLDBERG,1989). De uma forma geral, um cromossomo representa um conjunto de parâmetros da função de aptidão, cuja resposta será maximizada ou minimizada. O conjunto de todas as configurações que o cromossomo pode assumir forma o seu espaço de busca. Se o cromossomo representa N parâmetros de uma função, então o seu espaço de busca é um espaço com N dimensões (LACERDA, 1999).

38 Avaliação: Neste componente será calculado, através de uma determinada função, o valor de aptidão de cada indivíduo da população. Este é o componente mais importante de qualquer algoritmo genético. É através desta função que se mede quão próximo um indivíduo está da solução desejada ou quão boa é esta solução. Função de Aptidão ou Função Objetivo, como são conhecidas no jargão dos algoritmos genéticos, são responsáveis por efetuar esta avaliação do cromossomo, podendo esta avaliação ser bastante complicada e demandando um alto custo computacional. O processo de geração desta função de avaliação deve ser muito criterioso (HAUPT,1998) (LACERDA, 1999) Seleção: O processo de seleção tem como objetivo escolher cromossomos em uma população para a reprodução. A fase de seleção descarta os cromossomos com baixa aptidão. Esta escolha pode ocorrer das seguintes formas tradicionais: Aptidão: São escolhidos os elementos que apresentarem alta aptidão na população inicial, esta aptidão é calculada através da função de aptidão, que é um esquema de avaliação do fenótipo. Isto é, este mecanismo é inspirado na seleção natural que seleciona os mais aptos. Os mais aptos são aqueles que representam uma boa solução para o problema proposto. Roleta: Este método possui este nome por sua semelhança com a roleta utilizada em cassinos. A seleção pelo método da roleta é calculada através da soma total de todas as aptidões dos indivíduos de uma população. Para

39 29 cada indivíduo divide-se sua aptidão pelo valor da soma total das aptidões de todos os indivíduos, chegando à probabilidade que cada indivíduo tem de ser selecionado dentro da população. Com as probabilidades montadas de cada indivíduo, pode-se elaborar a roleta simplificada da FIGURA 4, onde os indivíduos mais aptos ganham uma área proporcional a sua aptidão dentro da roleta. Fazendo a roleta girar, aqueles indivíduos mais aptos terão maiores chances de serem sorteados, pois apresentam uma área maior da roleta. FIGURA 4 Seleção pelo método da roleta

40 Recombinação (cruzamento): A recombinação é um dos principais mecanismos de busca dos algoritmos genéticos para explorar regiões desconhecidas do espaço de busca (LACERDA, 1999). Este operador é simples e visa realizar a troca de sub-partes entre dois cromossomos. Neste processo um par de cromossomos pai gera dois cromossomos filhos. Cada um dos cromossomos pais tem sua cadeia cortada em uma posição, conforme FIGURA 5 ou em duas posições, conforme FIGURA 6. FIGURA 5 Recombinação em 1 ponto

41 31 FIGURA 6 Recombinação em 2 pontos A recombinação é aplicada com uma dada probabilidade a cada par de cromossomos selecionados. Esta probabilidade utilizada fica entre 60% e 90% (LACERDA,1999) Mutação: A mutação é outro mecanismo principal de busca dos algoritmos genéticos para explorar regiões desconhecidas do espaço de busca (LACERDA,1999). Este processo consiste na troca aleatória dos valores da string de um cromossomo. Assim como a mutação genética, a probabilidade de ocorrer é muito pequena e ocorre uma modificação no código genético. Nos algoritmos genéticos, a mutação pode ocorrer em qualquer posição na cadeia de strings. Esta operação pode ser visualizada, na ilustração da FIGURA 7.

42 32 FIGURA 7 Mutação A mutação melhora a diversidade dos cromossomos da população inicial, em contra partida, destrói informações contidas no cromossomo. Deve-se aplicar uma taxa de mutação pequena entre 0,1% a 5%, suficiente para assegurar a diversidade (LACERDA,1999). 3.4 O algoritmo O algoritmo proposto por Holland, é conhecido na literatura como Simple Genetic Algorithm ou simplesmente pela sigla SGA. Este algoritmo pode ser descrito em seis passos: 1. Inicie uma população de tamanho N, com cromossomos gerados aleatoriamente; 2. Aplique a função de aptidão em cada cromossomo desta população;

43 33 3. Crie novos cromossomos através de cruzamentos de cromossomos selecionados desta população. Aplique mutação nestes cromossomos; 4. Elimine membros da antiga população, de modo a ter espaço para inserir estes novos cromossomos, mantendo a população com o mesmo número N de cromossomos. 5. Aplique a função de aptidão nestes cromossomos e insira-os na população; 6. Se a solução ideal for encontrada, ou se o tempo (ou número de gerações) se esgotou, retorne o cromossomo com a melhor aptidão. Caso contrário volte ao passo 3. Esta simulação do processo evolutivo irá produzir, à medida que as populações forem se sucedendo, cromossomos cada vez mais bem adaptados, ou seja, com o melhor valor da função de adequação, de maneira que, no final, obtém-se uma solução com alto grau de adequação ao problema proposto. Cada iteração deste processo é chamada de geração. Estes passos podem ser escritos na forma de pseudocódigo (LACERDA,1999).

44 34 Algoritmo Genético típico: Seja P(t) a população de cromossomos na geração t t <- 0 Inicializar P(t) Avaliar P(t) Enquanto o critério de parada não for satisfeito faça { t <- t + 1 Selecionar P(t) a partir de P (t 1) Aplicar Recombinação sobre P(t) Aplicar Mutação sobre P(t) Avaliar P(t) } Fim enquanto. FIGURA 8 Algoritmo Genético Típico A seguir uma representação da estrutura básica de um algoritmo genético: FIGURA 9 - Estrutura básica de um algoritmo genético.

45 35 4 Desenvolvimento de rotas turísticas utilizando algoritmos genéticos. O Desenvolvimento de rotas turísticas pode ser resumido em: a partir de um perfil de turista e de um grupo de cidades que foram classificadas quanto aos seus fatores turísticos, avaliar as cidades e definir um roteiro que possua a melhor combinação de cidades com características semelhantes ao perfil do turista. O problema que se propõe resolver é simples, trata-se da combinação de cidades em grupos (roteiros) de tamanho definido e busca daquele com as características desejadas, porém, a combinação torna o espaço de busca muito extenso. Em um grupo de somente cinqüenta cidades para definir um roteiro com cinco cidades, o número de combinações possíveis de roteiros a serem avaliados pode ser calculado por: NR = N! / P! (N - P)! (3) Onde: NR é o número de roteiros a serem avaliados N é o número de cidades P é o número de cidades do roteiro Aplicando a combinação aos valores citados, tem-se como resultado: Número de roteiros a serem avaliados = 50! / 5! (50-5)! = Com a utilização dos algoritmos genéticos e seus métodos, será possível reduzir consideravelmente este espaço de busca.

46 Estratégias de Implementação Para implementação de um algoritmo genético para buscar uma solução desejada é necessário que os seus critérios ou estratégias de implementação sejam definidos. Os critérios e métodos adotados neste trabalho, encontram-se especificados nas subseções abaixo. A linguagem de programação utilizada para a implementação foi Pascal, utilizando a ferramenta Delphi População inicial O primeiro passo a ser tomado durante a implementação de um algoritmo genético é decidir como os indivíduos de uma população serão representados, adequando as possíveis soluções do problema no formato de um código genético. Neste trabalho a forma adotada para representação da população é uma matriz de números inteiros, Cada linha da matriz corresponde a um indivíduo, neste caso um roteiro turístico, e as colunas que são os genes, contêm os números correspondentes às cidades a serem visitadas neste roteiro. A matriz população é de ordem 10 x 5, ou seja, o tamanho da população é de dez indivíduos cada um com cinco genes. Os genes (cidades) são representados pelo número que corresponde à posição da cidade na matriz de fatores. A matriz de fatores é formada pelos dados de cada cidade a partir da TABELA 4 do Capítulo 2, que contém a classificação dos fatores turísticos. A matriz de fatores é formada por números

47 37 inteiros e é de ordem 50 x 10, as linhas da matriz de fatores correspondem às cidades e as colunas correspondem aos fatores que uma cidade possui ou não. A figura a seguir exemplifica uma possível população com seus indivíduos (roteiros): FIGURA 10 Exemplo de uma possível população com seus indivíduos.

48 38 Para um bom desempenho da aplicação é necessário uma população inicial que contenha diversidade suficiente para permitir ao algoritmo combinar características e produzir novas soluções. A população inicial é gerada de forma aleatória. Foram utilizadas funções randômicas que geram valores aleatórios em uma determinada faixa numérica, neste caso a faixa numérica é de 1 a 50, que corresponde ao número de cidades que receberam a classificação de fatores. Então, para definir cada cidade (gene) de um roteiro (indivíduo) será aplicada a função randômica. A seguir, o trecho do código que contém a função randômica: Function GeraValor(n:integer):integer; Begin GeraValor:= (Random(n) + 1); end; FIGURA 11 Função Randômica É importante lembrar que em um roteiro, as cidades não podem se repetir, por isso, é necessário na implementação um procedimento para garantir que a repetição de cidades não aconteça. A seguir, o trecho do código que contém a função que verifica se uma cidade já está inserida em um roteiro:

49 39 Function Permitido(p:MATRIZ_POPULACAO;pos,cid:integer):integer; var x,i:integer; Begin x:=0; for i:= 1 to NUM_VISITAS do if p[pos][i] = cid then inc(x); if x = 0 then Permitido:= 1 else Permitido:= -1; end; FIGURA 12 Função Permitido Critério de seleção Outro requisito necessário para a implementação de um algoritmo genético é a existência de um método para medir a qualidade dos indivíduos, ou seja, um método que verifique o quanto um indivíduo está apto para ser solução do problema. A qualidade dos indivíduos será obtida através da função de aptidão, que avalia cada indivíduo da população. A cada geração são selecionados os melhores indivíduos para que eles gerem um novo indivíduo (cruzamento), e o pior para que ele seja substituído pelo indivíduo que foi gerado. Neste trabalho a função de aptidão utilizada será a somatória das notas de cada cidade em um roteiro. n F = i = 1 NC i (1)

50 40 Onde: F = Função de aptidão; n é o número de cidades de um roteiro; NC é a nota da i-éssima cidade de um roteiro. O cálculo das notas das cidades está descrito na subseção seguinte Cálculo das notas das cidades Cada cidade possuirá uma nota, que será calculada de acordo com o perfil do turista. Uma mesma cidade receberá notas diferentes de acordo com a variação do perfil. Como foi descrito no Capítulo 2 e demonstrado na TABELA 4, as cidades receberam uma classificação de fatores, para cada fator que uma cidade possui ela recebeu valor um 1, e se não possui, recebeu zero 0. Da mesma forma é classificado o perfil do turista, se o turista deseja visitar locais que possuam um determinado fator, para este turista o fator receberá o valor um 1, se o turista não tem interesse por este fator então ele receberá o valor zero 0. O cálculo é feito multiplicando o perfil do turista pelo perfil da cidade a cada fator considerado, acumulando a soma destes valores. Por exemplo, usando a primeira cidade da TABELA 4 temos o seguinte perfil para os dez primeiros fatores:

51 41 Perfil da cidade: FIGURA 13 Perfil de uma cidade Supondo que o perfil de um turista para estes mesmos fatores seja: Perfil do turista: FIGURA 14 Perfil de um turista Sejam vetores os perfis do turista e da cidade, pode-se representar matematicamente o cálculo das notas das cidades como: n NC = i = 1 Pt * i Pc i (2) Onde: n é o número de fatores turísticos; NC é a nota da cidade; Pt i é o valor do i-éssimo fator de turismo de acordo com o perfil do turista; Pc i é o valor do i-éssimo fator de turismo para a cidade. Sendo assim, a nota desta cidade para este turista exemplificado acima seria igual a 2 (dois).

52 42 NC = (0 x 0) + (1 x 0) + (0 x 0) + (0 x 0) + (0 x 1) + (1 x 1) + (0 x 1) + (0 x 1) + (1 x 1) + (0 x 0) = 2 FIGURA 15 Exemplo do cálculo da nota de uma cidade Trecho do código que contém a função que avalia as cidades de um roteiro, calculando suas notas: Function AvaliaCidade(cidade:integer;pf:MATRIZ_PERFIL_CIDADES; pt:vetor_pefil_turista):integer; var ac,i:integer; Begin ac := 0; for i:= 1 to NUM_PERFIS do ac := ac + pf[cidade][i] * pt[i]; AvaliaCidade:= ac; End; FIGURA 16 Função Avalia Cidade Usando como exemplo o indivíduo da FIGURA 10 (Roteiro 6) e supondo que as notas destas cidades para um determinado perfil de turista sejam respectivamente: 2, 1, 0, 1, 3, a função de aptidão (1) retornará como resultado o valor 7. Quanto maior a nota de um indivíduo, maior sua aptidão para solução do problema. A seguir, o trecho do código que contém o procedimento que avalia os roteiros calculando suas notas:

53 43 Procedure AvaliaPopulacao(pop:MATRIZ_POPULACAO; pf:matriz_perfil_cidades;pt:vetor_pefil_turista;var ap:vetor_avalia_populacao); var i,k:integer; Begin for i:= 1 to TAM_POP do Begin ap[i]:=0; for k:= 1 to NUM_VISITAS do ap[i]:= ap[i] + AvaliaCidade(pop[i][k],pf,pt); end; end; FIGURA 17 Procedimento Avalia População Critério de recombinação ou Cruzamento Como foi explicado no Capítulo 3, a recombinação ou cruzamento é um procedimento de combinação de soluções para gerar novos indivíduos na população, Caracteriza-se pelo cruzamento entre indivíduos gerando novos indivíduos. Neste trabalho, inicialmente a população é avaliada quanto a sua aptidão, para identificar os dois melhores indivíduos (os que possuem a melhor aptidão) e também o pior indivíduo (pior aptidão). Este pior será substituído pelo resultado do cruzamento entre os dois melhores, mantendo assim o tamanho da população. No cruzamento entre os dois melhores indivíduos (roteiros) é feita a avaliação dos genes (cidades), as cidades que possuem as melhores notas vão substituir as cidades do pior roteiro.

54 44 É importante lembrar que geralmente os métodos de cruzamento em um algoritmo genético são feitos pela troca dos genes, a partir de um corte em um determinado ponto dos indivíduos como foi descrito na seção do Capítulo 3. Neste trabalho um novo método de cruzamento foi desenvolvido, já que os genes dos indivíduos pais são avaliados para gerar o filho, ao invés de simplesmente copiar parte dos genes dos pais. Isto aumenta a possibilidade do filho gerado possuir uma melhor aptidão. A figura a seguir descreve o cruzamento: FIGURA 18 Cruzamento