Algoritmo genético presentacion

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presentación introductoria a los algoritmos genéticos como método de optimizacion de sistemas, con especial énfasis en los sistemas de control

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  • Ni el mas grande ni el mas fuerte
  • presentaba el algoritmo genético como una abstracción de la evolución biológica,
  • Cromosoma es un candidato a la solución del problema, población inicial es el conjunto de cromosomas tomados aleatoriamente sobre la cual se empezara realizar las diferentes operaciones geneticas
  • Algoritmo genético presentacion

    1. 1. LOGO ALGORITMO GENÉTICO IVÁN BETANCOURT PEDRO HURTADO
    2. 2. ANTECEDENTES [1] Los Algoritmos Genéticos fueron introducidos por John Holland, investigador en la Universidad de Michigan, en 1970, inspirándose en el proceso observado en la evolución natural de los seres vivos. En un principio denominó a esta técnica como “planes reproductivos”, pero se hizo popular bajo el nombre de "algoritmos genéticos" tras la publicación de su libro (Holland, 1975).
    3. 3. DEFINICIÓN Los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas
    4. 4.  CROMOSOMA: se refiere a un candidato a solución del problema, que a menudo se codifica como una cadena de bits.  GEN: son tanto un bit como bloques cortos de bits adyacentes que codifican un elemento particular del candidato.  ALELO en una cadena de bits será un 0 o un 1 (Las diferentes posibilidades de escoger un rasgo) SIGNIFICADO EN UN AG[2]
    5. 5. ELEMENTOS Y FUNCIONAMIENTO [2] 1. UNA REPRESENTACIÓN CROMOSOMICA A MODO DE CODIGO 2. UNA POBLACION INICIAL 3. UNA MEDIDA DE EVALUACIÓN 4. UN CRITERIO DE SELECCIÓN DE CROMOSOMAS 5. UNA O VARIAS OPERACIONES DE RECOMBINACIÓN O CRUCE 6. UNA O VARIAS OPERACIONES DE MUTACIÓN. 7. UNA O VARIAS REGENERACIONES DE LA POBLACION. 8. UNA CONDICION DE FIN DEL ALGORITMO.
    6. 6. LA FUNCIÓN OBJETIVO: proporciona una medida de desempeño del sistema asociado a ciertos individuos en la población. EVOLUCIÓN DE LA POBLACIÓN: es la responsable de asignarle valores altos o bajos de adaptación, puede decir que tal bueno o que tan malo será los resultados y la convergencia o no del método OPERACIÓN DE SELECCIÓN: busca escoger ciertos individuos de la población, quienes darán origen a poblaciones futuras. ELEMENTOS Y FUNCIONAMIENTO [2]
    7. 7. OPERACIÓN DE CRUCE: consiste en mezclar la información genética de dos individuos a fin de generar nuevos individuos OPERACIÓN MUTACIÓN : consiste en alterar las características genéticas de un individuo, con el objetivo de aumentar la probabilidad de exploración ELEMENTOS Y FUNCIONAMIENTO [2]
    8. 8. SITUACIÓN DINÁMICA Población inicial. cromosomas: [A, B, C, D, ]. Cromosomas y cadena de genes Cromosoma A=<A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9, A10 > Cromosoma B=<B1, B2, B3, B4, B5, B6, B7, B8, B9, B10 > HIJOS INTERCAMBIAR GENES ENTRE 1-K (GEN)  HIJO 1 =< B1, B2, B3, B4, B5, B6, A7, A8, A9, A10 >  HIJO 2 =< A1, A2, A3, A4, A5, A6, B7, B8, B9, B10 >
    9. 9. SITUACIÓN DINÁMICA
    10. 10. SITUACIÓN DINÁMICA HIJO =< 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1 > MUTACIÓN =< 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1 >
    11. 11. Ventajas  No necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver.  Operan de forma simultánea con varias soluciones, en vez de trabajar de forma secuencial como las técnicas tradicionales.  Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas masivamente paralelas.
    12. 12. desventajas  Pueden tardar mucho en converger, o no converger en absoluto, dependiendo en cierta medida de los parámetros que se utilicen tamaño de la población, número de generaciones, etc  Pueden converger prematuramente debido a una serie de problemas de diversa índole.  no se garantiza que el Algoritmo Genético encuentre la solución óptima
    13. 13. Cuando utilizar un algoritmo genético  La aplicación más común de los algoritmos genéticos ha sido la solución de problemas de optimización, en donde han mostrado ser muy eficientes y confiables. Parámetros a tener en cuenta  Su espacio de búsqueda (i.e., sus posibles soluciones) debe estar delimitado dentro de un cierto rango.  Debe poderse definir una función de aptitud que nos indique qué tan buena o mala es una cierta respuesta.
    14. 14. Cuando utilizar un algoritmo genético  Es recomendable intentar resolver problemas que tengan espacios de búsqueda discretos aunque éstos sean muy grandes. Sin embargo, también podrá intentarse usar la técnica con espacios de búsqueda continuos, pero preferentemente cuando exista un rango de soluciones relativamente pequeño.  Aplicación en el ajuste de controladores con el fin de obtener resultados adecuada. Ejemplo: valores adecuados en las variables un controlador PID
    15. 15. OPERADORES GENÉTICOS  Etilismo: evita que la población mas apta desaparezca en caso de no generar descendencia.  Reinicialización: permite una nueva ejecución tras una convergencia tomando como punto de partida una nueva población aleatoria.  Repoblación: se emplea cuando el algoritmo se estanca para generar nueva poblacion.  Clonación: se duplican genes de algunos cromosomas para garantizar la supervivencia para la generacion siguiente.
    16. 16. INCONVENIENTES  Convergencia prematura: el espacio de búsqueda se presenta alrededor de un punto descuidando otros que tambien son de interés por ser posibles soluciones.  Terminación lenta: no garantiza siempre encontrar una solución factible en un tiempo plausible.  Inhabilidad frente a soluciones no factibles: puede llegar a una solución sin respetar las restricciones la solución es introducir un elemento de penalización.
    17. 17. Referencias [1] Tolmos Rodríguez Piedad. Introducción a los algoritmos geneticos y sus aplicaciones. tolmos@poseidon.fcjs.urjc.es [2] Baños Marín Ignacio. Programación de la secuencia de fabricación en una maquina, con tiempos de preparación variables, mediante la aplicación de algoritmos genéticos. Escuela técnica superior d’Enginyeria industrial de Barcelona. 2003. pág. 22-32 [3] Amador Díaz Pedro. inteligencia artificial. Universitat Oberta De Catalunya 2011 [4]http://openaccess.uoc.edu/webapps/o2/bitstream/10609/11313/1/pamadorTF C0112memoria.pdf [5 ]Banzhaf W. Reeves C. (editors) (1999) Foundations of Genetic Algorithms.5Morgan Kaufmann Publishers
    18. 18. ESTRUCTURA GENERAL ALGORITMO GENÉTICO
    19. 19. EJEMPLO ALGORITMO GENÉTICO EN EL CONTROL Sintonizar un control PID mediante algoritmos genéticos. El cometido del AG es el de buscar una combinación óptima de los coeficientes Kp, Ki y Kd (proporcional, integral y derivativo) del control PID.
    20. 20. EJEMPLO ALGORITMO GENÉTICO EN EL CONTROL Codificación cromosoma Cada coeficiente corresponde a un gen
    21. 21. EJEMPLO ALGORITMO GENÉTICO EN EL CONTROL Función objetivo el valor calidad corresponde a la media de los valores absolutos del error del sistema de control PID, durante la vida del individuo vida de cada individuo= 2 seg Con este límite de vida, se evalúan 55 individuos en unos 2 minutos.
    22. 22. EJEMPLO ALGORITMO GENÉTICO EN EL CONTROL En una primera etapa se genera una población inicial que en el caso que nos ocupa es de 5 individuos, estos surgen de sucesivas mutaciones de un cromosoma semilla. En la primera iteración del bucle, no se pasa por la etapa de valuación ni selección y se llega directamente a la de reproducción.
    23. 23. EJEMPLO ALGORITMO GENÉTICO EN EL CONTROL La reproducción consisten en cruzar los 5 individuos mejor adaptados entre si, de forma que obtenemos 10 individuos más. Una vez tenemos 15 individuos en la población, se evalúa cada uno durante 2 segundos y se les otorga una calidad que denota con que bondad se han adaptado al medio. Más tarde, en la etapa de selección, se marcan los 5 individuos mejor adaptados al medio, estos son los que tendrán derecho a reproducirse en el ciclo siguiente.
    24. 24. Ejemplo [3]
    25. 25. DEFINICIÓN Los Algoritmos Genéticos son métodos adaptativos usados para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. postulados por Darwin. Por imitación de este proceso, los Algoritmos Genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas.

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