algoritmos geneticos ejercicio en clase
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ejercicio sobrealgoritmos geneticos que son aplicados en el campo de la inteligencia artificialTRANSCRIPT
INTELIGENCIA ARTIFICAL
ALGORITMOS GENETICOS EJERCICIO
PRESENTADO POR:
WILLIAM FERNANDO GARCIA GARCIA
COD: 20121078020
PRESENTADO A:
NELSON REYNALDO BECERRA CORREA
Noviembre 06 de 2014
BOGOTÁ D. C.
Ejercicio
Maximizar la función f(x)= x^2 [-10,50] teniendo en cuenta la siguiente fórmula para el rango :
Xi=Ai +(Bi – Ai) decN/(2^n)-1
Individuo Representación Fenotipo Fitness Aptitud
1 000100 -6 36 15,6%2 000001 -9 81 35,2%3 000010 -8 64 27,8%4 000011 -7 49 21,3%
El fenotipo lo sacamos utilizando la formula dada por el profesor para determinar el rango de cada individuo para que no se pase del grango acordado
Xi=Ai +(Bi – Ai) decN/(2^n)-1
Donde Ai=es el rango negativo y Bi es el rango positivo
decN es el decimal del numero binario y (2^n)-1 es el exponente del numero menos uno
el fitness se calcula elevando el fenotipo a la función que se da que es x^2 lo que nos da los resultados del fitnness
después el fitnness se suma los valores y eso da un valor el cual representa el 100% y la aptitud se calcula haciendo una regla de 3 con cada valor del individuo
selección
después realizamos la selección de ruleta donde sabemos que los genes de mayor aptitud son los mas probables en ser elegidos
reproducción
elegimos los siguientes padres
individuo 1 y 4
p1 000100 h1 000111
p4 000011 h2 000000
individuo 2 y 3
p2 000001 h3 000010
p3 000010 h4 001001
Individuo Representación Fenotipo Fitness Aptitud
5 000111 -3 9 5,1%6 000000 -10 100 57,4%7 000010 -8 64 36,7%8 001001 -1 1 0,5%
Se procede a ralizar los mismos pasos anteriores que son la selección reproducción
Escogemos los individuos de mayor aptitud
Padres 6 y 5
P6 0000 00 h3 000011
P5 0001 11 h4 000100
Padres 6 y 7
P6 0000 00 h5 001000
P7 0000 10 h6 000010
Individuo Representación Fenotipo Fitness Aptitud
9 000011 -7 49 32%10 000100 -6 36 23,5%11 000010 -8 64 41,8%12 001000 -2 4 2,6%
Este gen muta
Este gen muta