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Computación EvolutivaAlgoritmos Genéticos
Diego Milone
Inteligencia ComputacionalDepartamento de Informática
FICH-UNL
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Hace 200 años...
La idea de que las especies cambian ya se confrontaba alcreacionismo.
El cuello de las jirafas según Jean-Baptiste Lamarck
Buena idea pero... ¿se heredan los caracteres adquiridos?
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Hace 200 años...
La idea de que las especies cambian ya se confrontaba alcreacionismo.El cuello de las jirafas según Jean-Baptiste Lamarck
Buena idea pero... ¿se heredan los caracteres adquiridos?
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Hace 200 años...
La idea de que las especies cambian ya se confrontaba alcreacionismo.El cuello de las jirafas según Jean-Baptiste Lamarck
Buena idea pero... ¿se heredan los caracteres adquiridos?
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Hace 150 años...
La idea de la evolución genera un cambio de paradigmas tangrande que hasta hoy, incluso en computación, estamoshablando de Charles R. Darwin
Variación y selección natural: si hay variabilidad en lalongitud del cuello de las jirafas, las de cuello corto tendránmenos probabilidades de sobrevivir y procrear. Así...
...en la próxima generación habrá menos jirafas de cuello corto.
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Hace 150 años...
La idea de la evolución genera un cambio de paradigmas tangrande que hasta hoy, incluso en computación, estamoshablando de Charles R. Darwin
Variación y selección natural: si hay variabilidad en lalongitud del cuello de las jirafas, las de cuello corto tendránmenos probabilidades de sobrevivir y procrear. Así...
...en la próxima generación habrá menos jirafas de cuello corto.
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Hace 150 años...
La idea de la evolución genera un cambio de paradigmas tangrande que hasta hoy, incluso en computación, estamoshablando de Charles R. Darwin
Variación y selección natural: si hay variabilidad en lalongitud del cuello de las jirafas, las de cuello corto tendránmenos probabilidades de sobrevivir y procrear. Así...
...en la próxima generación habrá menos jirafas de cuello corto.
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Y...
¿Qué tiene que ver todo esto con la computación?
¿Y con la “inteligencia” computacional?
¿Podremos ver las ideas de Darwin como un algoritmo?
¿Podremos usar estas ideas para resolver problemas con lacomputadora?
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La evolución como un algoritmo
Diego Milone
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La inspiración biológica
X El creacionismo y las ideas de LamarckX Darwin versus Lamarck
• Poblaciones versus individuos• Mejores versus “adaptados”• Aleatoriedad en la selección natural• Diversidad y operadores de variación en la población
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La inspiración biológica
X El creacionismo y las ideas de LamarckX Darwin versus Lamarck• Poblaciones versus individuos
• Mejores versus “adaptados”• Aleatoriedad en la selección natural• Diversidad y operadores de variación en la población
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La inspiración biológica
X El creacionismo y las ideas de LamarckX Darwin versus Lamarck• Poblaciones versus individuos• Mejores versus “adaptados”
• Aleatoriedad en la selección natural• Diversidad y operadores de variación en la población
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La inspiración biológica
X El creacionismo y las ideas de LamarckX Darwin versus Lamarck• Poblaciones versus individuos• Mejores versus “adaptados”• Aleatoriedad en la selección natural
• Diversidad y operadores de variación en la población
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La inspiración biológica
X El creacionismo y las ideas de LamarckX Darwin versus Lamarck• Poblaciones versus individuos• Mejores versus “adaptados”• Aleatoriedad en la selección natural• Diversidad y operadores de variación en la población
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La evolución como un algoritmo
Inicializar(Población)
MejorAptitud← Evaluar(Población)
mientras MejorAptitud < AptitudRequerida
Progenitores← SelecciónNatural(Población)Población← ReproducciónVariación(Progenitores)MejorAptitud← Evaluar(Población)
fin
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La evolución como un algoritmo
Inicializar(Población)
MejorAptitud← Evaluar(Población)
mientras MejorAptitud < AptitudRequerida
Progenitores← SelecciónNatural(Población)Población← ReproducciónVariación(Progenitores)MejorAptitud← Evaluar(Población)
fin
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La evolución como un algoritmo
Inicializar(Población)
MejorAptitud← Evaluar(Población)
mientras MejorAptitud < AptitudRequerida
Progenitores← SelecciónNatural(Población)
Población← ReproducciónVariación(Progenitores)MejorAptitud← Evaluar(Población)
fin
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La evolución como un algoritmo
Inicializar(Población)
MejorAptitud← Evaluar(Población)
mientras MejorAptitud < AptitudRequerida
Progenitores← SelecciónNatural(Población)Población← ReproducciónVariación(Progenitores)
MejorAptitud← Evaluar(Población)
fin
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La evolución como un algoritmo
Inicializar(Población)
MejorAptitud← Evaluar(Población)
mientras MejorAptitud < AptitudRequerida
Progenitores← SelecciónNatural(Población)Población← ReproducciónVariación(Progenitores)MejorAptitud← Evaluar(Población)
fin
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Elementos de un algoritmo evolutivo
• Representación de los individuos• Función de aptitud• Mecanismo de selección• Operadores de variación• Reproducción y reemplazo generacional
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Elementos de un algoritmo evolutivo
• Representación de los individuos
• Función de aptitud• Mecanismo de selección• Operadores de variación• Reproducción y reemplazo generacional
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Elementos de un algoritmo evolutivo
• Representación de los individuos• Función de aptitud
• Mecanismo de selección• Operadores de variación• Reproducción y reemplazo generacional
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Elementos de un algoritmo evolutivo
• Representación de los individuos• Función de aptitud• Mecanismo de selección
• Operadores de variación• Reproducción y reemplazo generacional
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Elementos de un algoritmo evolutivo
• Representación de los individuos• Función de aptitud• Mecanismo de selección• Operadores de variación
• Reproducción y reemplazo generacional
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Elementos de un algoritmo evolutivo
• Representación de los individuos• Función de aptitud• Mecanismo de selección• Operadores de variación• Reproducción y reemplazo generacional
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Algoritmos genéticos:representación de los individuos
Diego Milone
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Representación de los individuos(Agoritmos Genéticos)
Espacio delfenotipo
4.56
556
1.253456Espacio delgenotipo
1101
1001
01010011
Codificación
Decodificación
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Representación de los individuos: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área
• Entrenamiento de una red neuronal• Programación de un robot• Circuito para un filtro multibanda• Problema del agente viajero• ...
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Representación de los individuos: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área• Entrenamiento de una red neuronal
• Programación de un robot• Circuito para un filtro multibanda• Problema del agente viajero• ...
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Representación de los individuos: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área• Entrenamiento de una red neuronal• Programación de un robot
• Circuito para un filtro multibanda• Problema del agente viajero• ...
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Representación de los individuos: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área• Entrenamiento de una red neuronal• Programación de un robot• Circuito para un filtro multibanda
• Problema del agente viajero• ...
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Representación de los individuos: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área• Entrenamiento de una red neuronal• Programación de un robot• Circuito para un filtro multibanda• Problema del agente viajero• ...
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Algoritmos genéticos:función de aptitud
Diego Milone
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Función de aptitud
• Características generales:• Monotonicidad• Precisión• Suavidad regulable• Penalización de complejidad
• Algunos ejemplos típicos:• Promedios de error: cuadrados medios, desviación media
absoluta, error relativo medio,...• Estadísticas: estimación de la varianza, validación cruzada,
verosimilitud, predicción de error,...• Medidas de información: criterio de Akaike, criterio de
información Bayesiano, descriptor de mínima longitud,información mutua, minimización del riesgo empírico
• Otras: correlaciones, distancias,...
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Función de aptitud
• Características generales:• Monotonicidad• Precisión• Suavidad regulable• Penalización de complejidad
• Algunos ejemplos típicos:• Promedios de error: cuadrados medios, desviación media
absoluta, error relativo medio,...• Estadísticas: estimación de la varianza, validación cruzada,
verosimilitud, predicción de error,...• Medidas de información: criterio de Akaike, criterio de
información Bayesiano, descriptor de mínima longitud,información mutua, minimización del riesgo empírico
• Otras: correlaciones, distancias,...
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Función de aptitud: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área
• Entrenamiento de una red neuronal• Programación de un robot• Circuito para un filtro multibanda• Problema del agente viajero• ...
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Función de aptitud: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área• Entrenamiento de una red neuronal
• Programación de un robot• Circuito para un filtro multibanda• Problema del agente viajero• ...
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Función de aptitud: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área• Entrenamiento de una red neuronal• Programación de un robot
• Circuito para un filtro multibanda• Problema del agente viajero• ...
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Función de aptitud: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área• Entrenamiento de una red neuronal• Programación de un robot• Circuito para un filtro multibanda
• Problema del agente viajero• ...
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Función de aptitud: ejemplos
• Ubicación de figuras para el llenado de un área• Entrenamiento de una red neuronal• Programación de un robot• Circuito para un filtro multibanda• Problema del agente viajero• ...
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Algoritmos genéticos:operadores
Diego Milone
Inteligencia ComputacionalDepartamento de Informática
FICH-UNL
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Estrategias de selección
• Rueda de ruleta
4 5
6
7 1
2 3
• Ventanas• Competencias
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Estrategias de selección
• Rueda de ruleta
4 5
6
7 1
2 3
• Ventanas
• Competencias
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Estrategias de selección
• Rueda de ruleta
4 5
6
7 1
2 3
• Ventanas• Competencias
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Operadores de variación
• Mutaciones
Punto de mutación
Cromosoma original Cromosoma mutado
1 0 1 1 1011 1 0 1 1 1010
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Operadores de variación
• Cruzas simples
Punto de cruza
Cromosomas padres Cromosomas hijos
1 1 1 0 1100
1 0 1 1 1011
1 1 1 0 1010
1 0 1 1 1101
• ¿Qué rol cumple cada operador en la búsqueda?
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Operadores de variación
• Cruzas simples
Punto de cruza
Cromosomas padres Cromosomas hijos
1 1 1 0 1100
1 0 1 1 1011
1 1 1 0 1010
1 0 1 1 1101
• ¿Qué rol cumple cada operador en la búsqueda?
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Reemplazo durante la reproducción
• Reemplazo total
• Reemplazo con brecha generacional• Elitismo
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Reemplazo durante la reproducción
• Reemplazo total• Reemplazo con brecha generacional
• Elitismo
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Reemplazo durante la reproducción
• Reemplazo total• Reemplazo con brecha generacional• Elitismo
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Algoritmos evolutivos:características principales
Diego Milone
Inteligencia ComputacionalDepartamento de Informática
FICH-UNL
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Análisis de las características principales
• Búsqueda en un espacio codificado de parámetros
• Búsqueda en múltiples puntos del espacio de soluciones• Ejemplo 1:
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Análisis de las características principales
• Búsqueda en un espacio codificado de parámetros• Búsqueda en múltiples puntos del espacio de soluciones
• Ejemplo 1:
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Análisis de las características principales
• Búsqueda en un espacio codificado de parámetros• Búsqueda en múltiples puntos del espacio de soluciones
• Ejemplo 2:
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Análisis de las características principales
• Búsqueda en un espacio codificado de parámetros• Búsqueda en múltiples puntos del espacio de soluciones• Pocos requisitos sobre la función objetivo
• Algoritmo de naturaleza estocástica• La estructura de los operadores los hace muy efectivos al
realizar búsquedas globales• Múltiples objetivos• Algunas desventajas...?
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Análisis de las características principales
• Búsqueda en un espacio codificado de parámetros• Búsqueda en múltiples puntos del espacio de soluciones• Pocos requisitos sobre la función objetivo• Algoritmo de naturaleza estocástica
• La estructura de los operadores los hace muy efectivos alrealizar búsquedas globales
• Múltiples objetivos• Algunas desventajas...?
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Análisis de las características principales
• Búsqueda en un espacio codificado de parámetros• Búsqueda en múltiples puntos del espacio de soluciones• Pocos requisitos sobre la función objetivo• Algoritmo de naturaleza estocástica• La estructura de los operadores los hace muy efectivos al
realizar búsquedas globales
• Múltiples objetivos• Algunas desventajas...?
![Page 58: Computación Evolutiva Algoritmos Genéticosinfofich.unl.edu.ar/upload/c54d657ea9fcb9c26ca52eb4f0f8a...Algoritmos genéticos: representación de los individuos Diego Milone Inteligencia](https://reader036.vdocumento.com/reader036/viewer/2022062416/60f9056c19359f06127981e2/html5/thumbnails/58.jpg)
Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Análisis de las características principales
• Búsqueda en un espacio codificado de parámetros• Búsqueda en múltiples puntos del espacio de soluciones• Pocos requisitos sobre la función objetivo• Algoritmo de naturaleza estocástica• La estructura de los operadores los hace muy efectivos al
realizar búsquedas globales• Múltiples objetivos
• Algunas desventajas...?
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Análisis de las características principales
• Búsqueda en un espacio codificado de parámetros• Búsqueda en múltiples puntos del espacio de soluciones• Pocos requisitos sobre la función objetivo• Algoritmo de naturaleza estocástica• La estructura de los operadores los hace muy efectivos al
realizar búsquedas globales• Múltiples objetivos• Algunas desventajas...?
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Comparación con otros métodos
Métodos tradicionales Algoritmos evolutivos
Trabajan con los propios paráme-tros a optimizar
Emplea una codificación de losparámetros∗
Utilizan información de las deriva-das de la función objetivo u otro co-nocimiento adicional
Utilizan la información de la funciónobjetivo en forma directa
Reglas de transición deterministas Reglas de transición probabilísticas
Exploran el espacio de soluciones apartir de un punto
Exploran el espacio de solucionesen múltiples puntos a la vez
... ...
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Inteligencia Computacional - FICH - UNL
Paralelismo