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Mutação Dirigida Adaptável para
Algoritmos Genéticos com Representação Real
Adaptive Directed
Mutation for real-coded
Genetic Algorithms
Conteúdo
• Introdução (Representação binária x real e mutação)
• Operador ADM (Adaptive Directed Mutation)
• Tendências de mutação
• Testes de benchmark
• Resultados
Representação Binária x Real
• Representação Binária
o Tradicional
o Fácil implementação
o Pouca precisão
• Representação Real
o Maior precisão
o Requer técnicas mais apuradas de operação
Mutação
• Evita a convergência prematura
• Diversidade da população
• Mutações clássicas:
o Mutação uniforme
o Mutação gaussiana
o Mutação não-uniforme
o Mutação aleatória
o Mutação polinomial
o etc
Operador ADM (Adaptive Directed Mutation)
• Evitar a possível concentração da população
em um ótimo local.
o Causado pelo crossover
• Evitar a busca não sistemática.
o Causada pela mutação aleatória
Operador ADM (Adaptive Directed Mutation)
• Probabilidade adaptável de mutação
o Para que os piores cromossomos tenham mais
chances de sofrerem a mutação
o Distância e direção são as principais características
da melhora de performance
o O novo ponto de busca é dirigido pela solução
baseada na aptidão de 3 gerações consecutivas
• Comparação com outros operadores da
literatura
Direção
Variação da função objetivo do indivíduo x durante 3 gerações
consecutivas (t-2, t-1 e t)
Variação do gene do indivíduo x durante 3 gerações consecutivas
(t-2, t-1 e t)
Mutação Adaptável
Esta mutação faz com que os melhores indivíduos da população
tenham menos chances de sofrerem uma mutação
Aptidão do indivíduo x da geração t
Aptidão média da população na geração t
Maior aptidão da população na geração t
Tendências de Mutação
• Em nove tendências evolucionárias, quatro
estratégias foram propostas:
• Mutação direcional em pequena escala
• Mutação aleatória em pequena escala
• Mutação aleatória em média escala
• Mutação aleatória em larga escala
Condição 1
1. A população esta divergindo (B)
2. A população esta convergindo (A)
3. A população está estacionada
1.
2.
3.
Condição 1
• Mutação direcional em pequena escala
• Mutação aleatória em pequena escala
• Mutação aleatória em média escala
sign(z)=1, se z>0
sign(z)=-1, se z<0
sign(z)=0, se z=0
𝑟𝑠: número aleatório entre -1 e 1
Condição 2
A população passou por um vale ou
por um ótimo (C e D)
1. Mutação se é melhor que a média
2. 3. Mutação se é pior que a média
1.
2.
3.
Condição 2
• Mutação direcional em pequena escala
• Mutação aleatória em pequena escala
• Mutação aleatória em média escala
sign(z)=1, se z>0
sign(z)=-1, se z<0
sign(z)=0, se z=0
𝑟𝑠: número aleatório entre -1 e 1
Condição 3
Não há variação do valor de
aptidão
1. Mutação direcional para auxiliar
na convergência(E)
2. Mutação aleatória para ajudar a
diversidade(F)
3. A população está estacionada
em uma planície (G)
1.
2.
3.
Condição 3
• Mutação direcional em pequena escala
• Mutação aleatória em pequena escala
• Mutação aleatória em grande escala
sign(z)=1, se z>0
sign(z)=-1, se z<0
sign(z)=0, se z=0
𝑟𝑠: número aleatório entre -1 e 1
𝑟: número aleatório entre 0 e 1
𝑋 𝑘
𝑈𝐵
e 𝑋 𝑘
𝐿𝐵
: limites da função
Testes
• Crossover
o BLX-α (α=0.25)
• Operadores de mutação
o Random mutation, Polynomial mutation, Non-uniform
mutation, Multi-non-uniform mutation
• População: 300
• Número máximo de gerações: 30.000
• Número de execuções: 30
Testes
Funções de benchmark
Foram usadas 41 funções de benchmark com os ótimos conhecidos
Resultados (Média do tempo e do número de gerações e eficiência)
Resultados (Média do tempo e do número de gerações e eficiência)
ADM x Random mutation X Polynomial mutation
Resultados (Média do tempo e do número de gerações e eficiência)
ADM x Non-uniform mutation x Multi-non-uniform mutation
Resultados (Média do tempo e do número de gerações e eficiência)
Resultado final
Conclusão
• Em comparação com os operadores
clássicos de mutação testados o ADM obteve
excelentes resultados
• Em comparação com outros operadores de
mutação dirigida, também obteve bons
resultados
Dúvidas?
Obrigado!

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[Resumo de Artigo] Mutação Dirigida Adaptável para Algoritmos Genéticos com Representação Real

  • 1. Mutação Dirigida Adaptável para Algoritmos Genéticos com Representação Real Adaptive Directed Mutation for real-coded Genetic Algorithms
  • 2. Conteúdo • Introdução (Representação binária x real e mutação) • Operador ADM (Adaptive Directed Mutation) • Tendências de mutação • Testes de benchmark • Resultados
  • 3. Representação Binária x Real • Representação Binária o Tradicional o Fácil implementação o Pouca precisão • Representação Real o Maior precisão o Requer técnicas mais apuradas de operação
  • 4. Mutação • Evita a convergência prematura • Diversidade da população • Mutações clássicas: o Mutação uniforme o Mutação gaussiana o Mutação não-uniforme o Mutação aleatória o Mutação polinomial o etc
  • 5. Operador ADM (Adaptive Directed Mutation) • Evitar a possível concentração da população em um ótimo local. o Causado pelo crossover • Evitar a busca não sistemática. o Causada pela mutação aleatória
  • 6. Operador ADM (Adaptive Directed Mutation) • Probabilidade adaptável de mutação o Para que os piores cromossomos tenham mais chances de sofrerem a mutação o Distância e direção são as principais características da melhora de performance o O novo ponto de busca é dirigido pela solução baseada na aptidão de 3 gerações consecutivas • Comparação com outros operadores da literatura
  • 7. Direção Variação da função objetivo do indivíduo x durante 3 gerações consecutivas (t-2, t-1 e t) Variação do gene do indivíduo x durante 3 gerações consecutivas (t-2, t-1 e t)
  • 8. Mutação Adaptável Esta mutação faz com que os melhores indivíduos da população tenham menos chances de sofrerem uma mutação Aptidão do indivíduo x da geração t Aptidão média da população na geração t Maior aptidão da população na geração t
  • 9. Tendências de Mutação • Em nove tendências evolucionárias, quatro estratégias foram propostas: • Mutação direcional em pequena escala • Mutação aleatória em pequena escala • Mutação aleatória em média escala • Mutação aleatória em larga escala
  • 10. Condição 1 1. A população esta divergindo (B) 2. A população esta convergindo (A) 3. A população está estacionada 1. 2. 3.
  • 11. Condição 1 • Mutação direcional em pequena escala • Mutação aleatória em pequena escala • Mutação aleatória em média escala sign(z)=1, se z>0 sign(z)=-1, se z<0 sign(z)=0, se z=0 𝑟𝑠: número aleatório entre -1 e 1
  • 12. Condição 2 A população passou por um vale ou por um ótimo (C e D) 1. Mutação se é melhor que a média 2. 3. Mutação se é pior que a média 1. 2. 3.
  • 13. Condição 2 • Mutação direcional em pequena escala • Mutação aleatória em pequena escala • Mutação aleatória em média escala sign(z)=1, se z>0 sign(z)=-1, se z<0 sign(z)=0, se z=0 𝑟𝑠: número aleatório entre -1 e 1
  • 14. Condição 3 Não há variação do valor de aptidão 1. Mutação direcional para auxiliar na convergência(E) 2. Mutação aleatória para ajudar a diversidade(F) 3. A população está estacionada em uma planície (G) 1. 2. 3.
  • 15. Condição 3 • Mutação direcional em pequena escala • Mutação aleatória em pequena escala • Mutação aleatória em grande escala sign(z)=1, se z>0 sign(z)=-1, se z<0 sign(z)=0, se z=0 𝑟𝑠: número aleatório entre -1 e 1 𝑟: número aleatório entre 0 e 1 𝑋 𝑘 𝑈𝐵 e 𝑋 𝑘 𝐿𝐵 : limites da função
  • 16. Testes • Crossover o BLX-α (α=0.25) • Operadores de mutação o Random mutation, Polynomial mutation, Non-uniform mutation, Multi-non-uniform mutation • População: 300 • Número máximo de gerações: 30.000 • Número de execuções: 30
  • 18. Funções de benchmark Foram usadas 41 funções de benchmark com os ótimos conhecidos
  • 19. Resultados (Média do tempo e do número de gerações e eficiência)
  • 20. Resultados (Média do tempo e do número de gerações e eficiência) ADM x Random mutation X Polynomial mutation
  • 21. Resultados (Média do tempo e do número de gerações e eficiência) ADM x Non-uniform mutation x Multi-non-uniform mutation
  • 22. Resultados (Média do tempo e do número de gerações e eficiência) Resultado final
  • 23. Conclusão • Em comparação com os operadores clássicos de mutação testados o ADM obteve excelentes resultados • Em comparação com outros operadores de mutação dirigida, também obteve bons resultados