evidencia5
Post on 11-Aug-2015
97 Views
Preview:
TRANSCRIPT
EVIDENCIA #5 ALGORITMOS GENÉTICOS
Sistemas inspirados en la naturaleza
Problema de la mochila
Nombre : Alfredo Santiago Alvarado
Matricula: 1498278
1.-OPTIMO PARA INSTANCIA
Instancia 1
Optimo cromosoma
Cromosoma: 00111
Peso :30
Ganancia 70
Mejor estado optimo
ob1 ob2 ob3 ob4 Ob5
15 15 30 30 10
8 7 15 10 5
2.-VALORES PARA TABLAINSTANCIA 1
parámetro Valor
Tamaño de las generaciones
3-8
Método para generar población inicial
7-10%,6-20%,5-25%,4-35%,3-10%
Probabilidad de cruza 40%
Probabilidad de mutación
20%
Método de cruza Probabilidad
Criterio de terminación Acercamiento al optimo
3.-CAPTURAS DE PANTALLA Y FRAGMENTO DE CÓDIGOS
1.-Generación de
población inicial
2.-EVALUACION APTITUD
3.-SELECCIÓN DE PAREJAS
4.- CRUZA
CRUZA CONTINUACIÓN
5.-MUTACION
PROGRAMA CORRIENDO
2NDA CORRIDA
REPORTE DE CONCLUSIONES
1°gen
2°gen
3°gen
.0 .10 .20 .30 .40 .50 .60 .70 .80 .90 .100
Generaciones por promedio
CONCLUSIONES
Qué tan lejos quedó tu AG del óptimo?R: relativamente lejos ciertas veces alcanzaba el optimo.¿Qué valores funcionaron mejor para la instancia?R:valores que presentaran mas ganancia y menos peso¿Qué diferencia notaste entre resolver las instancias por fuerza bruta y resolverlas mediante un AG?R:resolver por fuerza bruta es un proceso mas tardado al realizarlo llegue al optimo pero con mas tiempo , en cambio mediante un algoritmo se llego cercas de el optimo.
¿Qué tan fácil crees que sea resolver por fuerza bruta una instancia de 11 objetos? ¿De 20? ¿De 30?
R: Demasiado tardado .
¿Para que sirve un AG?
R: sirve para encontrar la mejor solución mediante optimización .
¿Qué ventajas tiene un AG?
R: Encontrar un optimo para soluciones sin requerir tanto tiempo .
¿Qué desventajas tiene un AG?
R: no siempre se encuentra el estado mas optimo para el problema .
top related