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Seleção por
   Roleta
 Marcelo Maia da Silva
Sumário

●   A questão
●   A solução
●   Observações
●   Gráficos o/
●   Comparações
●   Conclusões
A questão


            ● Aplicar algoritmos
              evolucionários com
              métodos de seleção
              baseados em roleta.
A solução


● Cada individuo é representado por uma cadeia de
  bits de dez digitos, Ex: "1110101011"
● Cada indivúdio possui um score, este score é
  baseado em comparação a um individuo dado como
  "ideal"
● Método de seleção de indivíduos: Roleta, quanto
  maior o score do indivíduo, maiores são suas
  chances de ser selecionado
● Crossover mistura os bits(genes) entre dois
  indivíduos consecutivos em um dado ponto de corte
● Mutação altera os genes dos indivíduos filhos dada
  uma certa porcentagem de acontecer mutação
A solução


● Mutação = 1/len
  (population)
● Crossover = 0.5~0.
  9
Observações, mutação 10%

Achou!   Geracao:   25
Achou!   Geracao:   282
Achou!   Geracao:   283
Achou!   Geracao:   437
Achou!   Geracao:   466
Achou!   Geracao:   467
Achou!   Geracao:   467
Achou!   Geracao:   468
Achou!   Geracao:   904
Achou!   Geracao:   905
Achou!   Geracao:   906
Achou!   Geracao:   954
Achou!   Geracao:   955
Achou!   Geracao:   956
Achou!   Geracao:   957
Observações mutação 10%

Achou!   Geracao:   139
Achou!   Geracao:   140
Achou!   Geracao:   140
Achou!   Geracao:   141
Achou!   Geracao:   142
Achou!   Geracao:   142
Achou!   Geracao:   143
Achou!   Geracao:   144
Achou!   Geracao:   144
Achou!   Geracao:   144
Achou!   Geracao:   145
Achou!   Geracao:   268
Achou!   Geracao:   901
Achou!   Geracao:   902
Achou!   Geracao:   903
Elitismo X Roleta




      Características dos dois gráficos
Mutação 1%

Achou! Geracao:   872
Achou! Geracao:   873
Conclusão


● A seleção por roleta tende a encontrar indivíduos
  ótimos mais rapidamente que a seleção por elitismo
● A mutação gene a gene, é a causa principal da
  população não convergir
● Percebe-se que a variância geralmente é maior onde
  há indivíduos selecionados, justamente estes foram
  "empurrados" para a solução

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Computação Evolucionária - Seleção por roleta

  • 1. Seleção por Roleta Marcelo Maia da Silva
  • 2. Sumário ● A questão ● A solução ● Observações ● Gráficos o/ ● Comparações ● Conclusões
  • 3. A questão ● Aplicar algoritmos evolucionários com métodos de seleção baseados em roleta.
  • 4. A solução ● Cada individuo é representado por uma cadeia de bits de dez digitos, Ex: "1110101011" ● Cada indivúdio possui um score, este score é baseado em comparação a um individuo dado como "ideal" ● Método de seleção de indivíduos: Roleta, quanto maior o score do indivíduo, maiores são suas chances de ser selecionado ● Crossover mistura os bits(genes) entre dois indivíduos consecutivos em um dado ponto de corte ● Mutação altera os genes dos indivíduos filhos dada uma certa porcentagem de acontecer mutação
  • 5. A solução ● Mutação = 1/len (population) ● Crossover = 0.5~0. 9
  • 6. Observações, mutação 10% Achou! Geracao: 25 Achou! Geracao: 282 Achou! Geracao: 283 Achou! Geracao: 437 Achou! Geracao: 466 Achou! Geracao: 467 Achou! Geracao: 467 Achou! Geracao: 468 Achou! Geracao: 904 Achou! Geracao: 905 Achou! Geracao: 906 Achou! Geracao: 954 Achou! Geracao: 955 Achou! Geracao: 956 Achou! Geracao: 957
  • 7. Observações mutação 10% Achou! Geracao: 139 Achou! Geracao: 140 Achou! Geracao: 140 Achou! Geracao: 141 Achou! Geracao: 142 Achou! Geracao: 142 Achou! Geracao: 143 Achou! Geracao: 144 Achou! Geracao: 144 Achou! Geracao: 144 Achou! Geracao: 145 Achou! Geracao: 268 Achou! Geracao: 901 Achou! Geracao: 902 Achou! Geracao: 903
  • 8. Elitismo X Roleta Características dos dois gráficos
  • 9. Mutação 1% Achou! Geracao: 872 Achou! Geracao: 873
  • 10. Conclusão ● A seleção por roleta tende a encontrar indivíduos ótimos mais rapidamente que a seleção por elitismo ● A mutação gene a gene, é a causa principal da população não convergir ● Percebe-se que a variância geralmente é maior onde há indivíduos selecionados, justamente estes foram "empurrados" para a solução