APLICAÇÃO DE ALGORITMOS BIO-INSPIRADOS EM CONTROLE ÓTIMO
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- Mikaela Amado Garrau
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1 APLICAÇÃO DE ALGORITMOS BIO-INSPIRADOS EM CONTROLE ÓTIMO Profa. Mariana Cavalca Baseado em: Material didático do Prof. Dr. Carlos Henrique V. Moraes da UNIFEI Curso de verão da Profa. Gisele L. Pappa Material didático do Prof. Luís R. M. Lopes
2 IA? IC? Computação Evolutiva? Algoritmos Bio-Inspirados? Inteligência Artificial: Segundo o Dicionário Aurélio: Ramo da ciência da computação dedicado a desenvolver equivalentes computacionais de processos peculiares à cognição humana, como, p. ex., a produção de inferências lógicas, o aprendizado, a compreensão de linguagem natural e reconhecimento de padrões.
3 IA? IC? Computação Evolutiva? Algoritmos Bio-Inspirados? Alguns materiais colocam que inteligência artificial é um subconjunto de inteligência computacional. Inteligência Computacional: Estuda técnicas naturais do homem ou da natureza de resolver problemas complexos.
4 IA? Computação Evolutiva? Algoritmos Bio-Inspirados? Computação Evolutiva: É um conjunto de técnicas inspiradas na teoria da evolução de Darwin, onde afirma-se que a vida na Terra é o resultado de um processo de seleção, feito pelo meio ambiente, em que somente os mais aptos e adaptados possuirão chances de sobreviver e, consequentemente, reproduzir-se.
5 IA? Computação Evolutiva? Algoritmos Bio-Inspirados? Algoritmos Bio-Inspirados: Natureza utilizada como fonte de inspiração ou metáfora para desenvolvimento de novas técnicas computacionais utilizadas para resolver problemas complexos. Nesta linha de raciocínio: algoritmos de computação evolutiva são um tipo de algoritmos bio-inspirados.
6 IA? Computação Evolutiva? Algoritmos Bio-Inspirados? Quem quiser se aprofundar em tais teorias: busque referências e disciplinas na área de ciência da computação. Aqui em TCO, tais algoritmos são ferramentas!
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9 Tem-se um população formada por um número pré-definido de indivíduos (escolha do projetista); Cada indivíduo possui um código genético; Esse código é chamado cromossomo; Tradicionalmente, um cromossomo é um vetor de bits (mas pode também ser um conjunto de valores reais, por exemplo).
10 Fitness: é a função de custo Cada cromossomo é a entrada de tal função que deve retornar um valor inteiro; Indivíduos com valores menores são mais adaptados e sobrevivem; Lei da Seleção Natural!
11 Tal Seleção Natural pode ser feita por diversos métodos, por exemplo: Roleta Coloca-se os indivíduos em uma roleta, dando a cada um uma fatia proporcional à sua aptidão relativa; Depois roda-se a agulha da roleta. O indivíduo em cuja fatia a agulha parar permanece para a próxima geração; Repete-se o sorteio quantas vezes forem necessárias para selecionar a quantidade desejada de indivíduos.
12 Tal Seleção Natural pode ser feita por diversos métodos, por exemplo: Torneio Utiliza sucessivas disputas para realizar a seleção; Para selecionar k indivíduos, realiza k disputas, cada disputa envolvendo n indivíduos escolhidos ao acaso; O indivíduo de maior aptidão na disputa é selecionado.
13 Os indivíduos selecionados podem reproduzir (crossover) ou sofre mutações; Tipicamente os melhores indivíduos se reproduzem; A mutação tem um caráter secundário, ocorrendo em uma probabilidade bem pequena.
14 Depois de n-gerações (é possível definir um critério de parada), o melhor indivíduo (com menor valor da função de custo) irá sobreviver e será a resposta do problema de otimização.
15 Parâmetros de Ajuste: Definição do tipo e tamanho do cromossomo da cada indivíduo; Tamanho da população; Definição da Fitness (Função de Custo); Taxa de cruzamento; Taxa de mutação; Intervalo de geração; Critério de parada. O Matlab possui um toolbox específico para solução de problemas por algoritmos genéticos.
16 Vantagens e Desvantagens: São especialmente interessantes em problemas difíceis de otimizar de forma convencional; Se uma técnica tradicional puder ser empregada, normalmente acha melhor solução mais rápido; Difícil prova de estabilidade.
17 APLICAÇÃO DE ALGORITMOS BIO-INSPIRADOS EM CONTROLE ÓTIMO Profa. Mariana Cavalca Bom estudo!
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