Experimente rodar o algoritmo genético no applet a seguir apertando o botão "Start". O gráfico representa o espaço de soluções e as linhas verticais representam soluções (pontos no espaço de soluções). A linha vermelha é a melhor solução e as verdes são as outras.
O botão "Start" inicia o algoritmo, o botão "Step" executa um passo (isto é, produz uma nova geração), o botão "Stop" pára o algoritmo e o botão "Reset" reinicia a população.
[Nova população] Crie uma nova população repetindo os passos seguintes até que a nova população esteja completa
[Seleção] Selecione de acordo com sua adequação (melhor adequação, mais chances de ser selecionado) dois cromossomas para serem os pais
[Cruzamento] Com a probabilidade de cruzamento cruze os pais para formar a nova geração. Se não realizar cruzamento, a nova geração será uma cópia exata dos pais.
[Mutação] Com a probabilidade de mutação, altere os cromossomas da nova geração nos locus (posição nos cromossomas).
Como você viu, a estrutura deste Algoritmo Genético Básico é bastante geral. Há muitos parâmetros e ajustes que podem ser implementados de forma diferente em variados problemas.
A primeira questão a ocorrer é como criar cromossomas e que tipo de codificação escolher. Nós veremos então Cruzamento e Mutação, os dois operadores básicos dos Algoritmos Genéticos. A codificação do cruzamento e da mutação serão introduzidos no próximo capítulo.
A próxima questão é: como selecionar os pais para o cruzamento? Isso pode ser feito de muitas formas, mas a idéia principal é selecionar os melhores pais (os melhores sobreviventes), na suposição que os melhores pais produzirão as melhores descendências.
Você pode achar que gerando as populações apenas de dois pais, pode fazer com que se perca os melhores cromossomas da última população. Isto é verdade, e portanto, o elitismo é usado com freqüência. Isto significa que pelo menos uma cópia sem alterações da melhor solução da geração é passada para a nova população, de forma que a melhor solução possa sobreviver às sucessivas gerações.
Você deve estar querendo saber por que os Algoritmos Genéticos funcionam. Isso pode ser explicado parcialmente pelo Teorema do Esquema de Holland, entretanto, esse Teorema tem sido criticado ultimamente. Se você deseja saber mais, veja outras fontes.
Ocruzamento e a mutação são as partes mais importantes do algoritmo genético. O desempenho é influenciado principalmente por esses dois operadores. Antes de detalharmos mais cruzamento e mutação, vejamos mais alguma informação sobre cromossomas.
Um cromossoma deve de alguma maneira conter a informação da solução que ele representa. A forma mais comum de codificar é uma série (string) binária. Um cromossoma pode então se parecer como isto:
Cada cromossoma é representado por uma série binária. Cada bit da série representa alguma característica da solução. Outra possibilidade é que a série toda possa representar um número - isso foi feito basicamente no applet AG. É claro, há muitas outras formas de codificar. A codificação dependerá principalmente do problema a ser solucionado. Por exemplo, um pode codificar diretamente números inteiros ou reais, algumas vezes é útil codificar algumas permutações, e assim por diante.
Depois de decidirmos que codificação usaremos, podemos proceder a operação de cruzamento. O cruzamento opera em determinados genes dos cromossomas dos pais e cria novas descendências. A maneira mais simples de fazer isso é escolher aleatóriamente alguns pontos de cruzamento e copiar tudo o que vem antes desse ponto de um dos pais e então copiar tudo o que vem depois desse ponto do outro pai.
Há outras maneiras de fazer cruzamento. Por exemplo, nós podemos escolher mais pontos de cruzamento. O cruzamento pode ser um pouco complicado e depender principalmente da codificação dos cromossomas. Cruzamentos especificos feitos para problemas específicos podem melhorar o desempenho dos algoritmos genéticos.
Depois que um cruzamento é realizado, acontece a mutação. A mutação tem a intenção de prevenir que todas as soluções do problema dessa população caiam em um ponto ótimo local. A operação de mutação muda aleatóriamente a descendência criada pelo cruzamento. No caso de uma codificação binária, podemos mudar aleatóriamente alguns bits escolhidos de 1 para 0, ou de 0 para 1. A mutação pode então ser ilustrada como a seguir:
A técnica da mutação (da mesma forma que a do cruzamento) depende muito da codificação dos cromossomas. Por exemplo, quando codificamos permutações, mutações podem ser realizadas como uma troca de dois genes. (:
Bom continuando o artigo sobre Algoritimos Genéticos ,agora que você sabe o que significa,suas classes, e devido uso,vamos abordar aqui um pouco sobre Cromossomos,Espaço de soluções,reprodução,Problemas NP Difíceis.para se fazer programação genética é importante tbem ter um amplo conhecimento na area de saude, principalmente em reprodução,e uma pitad de uma " boa matematica" (-; enfim .... podemos dizer que Todos os organismos vivos são constituídos de células. Em cada célula há um mesmo conjunto de cromossomas. Cromossomas são cadeias de DNA e servem como modelo para todo o organismo.
O cromossoma é constituído de genes, que são blocos de DNA. Cada gene codifica uma determinada proteína. Basicamente, podemos dizer que cada gene codifica uma determinada feição, por examplo cor dos olhos. Conjunto de genes relacionados com determinada feição (por exemplo, olhos azuis, castanhos) são chamados alelos. Cada gene tem sua posição própria dentro do cromossoma. Essa posição é chamada local.
Um conjunto completo de material genético (todos os cromossomas) é chamado genoma. Um conjunto particular de genes de um genoma é chamado genótipo. O genótipo mais o desenvolvimento que ocorre após o nascimento é a base para o fenótipo do organismo, que são suas características físicas e mentais, tais como: cor dos olhos, inteligência, etc.
Durante a reprodução, ocorre inicialmente recombinação (ou cruzamento). Os genes dos pais são combinados para formar um novo cromossoma. Essa descendência recém criada pode sofrer uma mutação. Mutação significa que os elementos do DNA são ligeiramente modificados. Essas mudanças são causadas principalmente por erros na cópia dos genes dos pais.
Se estamos resolvendo um problema, geralmente procuramos por alguma solução que seja melhor que outras. O espaço de todas as soluções possíveis (que é um conjunto entre as quais a solução procurada está) é chamado Espaço das Soluções (ou Espaço de Estados). Cada ponto desse estado representa uma solução possível. Cada uma das possíveis soluções pode ser "marcada" pelo seu valor (ou adequação) para o problema. Com os Algoritmos Genéticos nós procuramos pela melhor solução dentre um número de possíveis soluções - representadas por pontos no Espaço de Soluções.Procurar por uma solução se resume então em procurar por algum valor extremo (um mínimo ou máximo) no espaço de soluções. Às vezes o espaço de soluções pode estar bem definido, mas usualmente nós sabemos apenas poucos pontos do espaço de soluções. No uso dos algoritmos genéticos o processo de encontrar soluções gera outros pontos (possíveis soluções) à medida que a evolução acontece.
O problema é que cada pesquisa pode ser muito complicada. Por exemplo, pode não saber por onde procurar uma solução ou por onde começar. Há muitos métodos que podem ser usados para encontrar uma solução adequada, mas esses métodos não fornecerão nedessariamente a melhor solução. Alguns desses métodos ão: subindo a montanha, pesquisa de tabelas, enrijecimento simulado e os algoritmos geneticos. As soluções encontradas por esses métodos são freqüentemente consideradas boas soluções porque nem sempre é possível provar qual é a ótima.
Um exemplo de classe de problemas que não podem ser resolvidos de modo tradicional são os problemas NP (não polinomiais).
Existem muitas tarefas para as quais podemos usar algoritmos rápidos (polinomiais), entretanto há também problemas que não podem ser resolvidos algoritmicamente.
Existem muitos problemas importantes em que é muito difícil encontrar uma solução, mas que uma vez encontrada, é fácil de ser verificada. Este fato nos leva aos chamados problemas NP-completos. O NP vem de "não polinomial determinístico" e significa que é possível "advinhar" a solução (por algum algoritmo não determinístico) e depois verificá-la.
O estudo de problemas NP-completos é, por simplicidade, restrito aos problemas onde a resposta pode ser sim ou não. Em razão de que existem tarefas com saídas complicadas, uma classe de problemas chamados problemas NP-difíceis começaram a ser estudados. Essa classe de problemas não se limita aos problemas NP-completos.
Uma característica dos problemas NP é que um algoritmo simples, às vezes óbvio à primeira vista, pode ser usado para encontrar soluções úteis. Mas esta abordagem normalmente produz muitas soluções possíveis - testar todas as soluções possíveis é um processo muito lento. Para uma instância ligeiramente maior desse tipo de problema, essa abordagem é inútil.
Atualmente ninguém sabe se existe algum algoritmo rápido para encontrar solução exata para os problemas NP. A descoberta desses algoritmos permanece um desafio em aberto para pesquisadores em geral (talvez você! :-)). Atualmente muitas pessoas acham que tais algoritmos não existem e portanto procuram um método alternativo. Um exemplo de método alternativo são os algoritmos geneticos.
Exemplos de problemas NP são: problema da satisfatoriabilidade, o problema do caixeiro viajante, e o problema da mochila. Uma coleção de problemas NP está disponível aqui.
bom termino por aqui deixando como referencia o exelente trabalho do senhor (c) Marek Obitko, 1998 grande conheçedor em programação genética!
Vamos abordar então neste artigo um pouco sobre Programação Genética pra ser mais especifico falar um pouco sobre o algotimo genético e mostrar a vocês passo a passo de como se fazer tal programação,para isso é utilizado algoritimos genéticos,que são estruturas de possibilidades e resoluções que o programdor vai desenvolver!mas você me pergunta: "Dr que finalidade vou ter isso na area de saude?" é simples a programação genética ela é uma técnica automática de programação que propicia a evolução de programas de computadores que resolvem (ou aproximadamente resolvem) problemas. Ela manipula soluções corretas e incorretas, encoraja inconsistências e abordagens contraditórias, não apresenta uma variabilidade dinâmica lógica, é predominantemente probabilística, produz soluções não-parcimoniosas e não apresenta um critério de terminação claramente definido.Como qualquer outro sistema computacional inspirado na natureza, a programação genética tem dois propósitos básicos:
Na prática, qualquer implementação de programação genética vai envolver, ao menos parcialmente, ambos os propósitos básicos mencionados acima.
Na programação genética, os indivíduos da população não são seqüências de bits, mas sim programas de computador armazenados na forma de árvores sintáticas. Tais programas é que são os candidatos à solução do problema proposto. A programação genética não usa o operador mutação e a recombinação se dá pela troca de subárvores entre dois indivíduos candidatos à solução.
Algoritmos genéticos são parte da computação evolucionária, que é uma área em crescimento da inteligência artificial. Como você pode advinhar, algoritmos genéticos são inspirados na teoria da evolução de Darwin. Falando simplesmente, os problemas são resolvidos através de um processo evolutivo que resulta na melhor (mais adequada) solução (a sobrevivente) - ou em outras palavras, a solução é desenvolvida.
Os Algoritmos genéticos são em geral algoritmos simples e fáceis de serem implementados. Segue abaixo um trecho de pseudo-código descrevendo um algoritmo genético:
A função objetivo é o objeto de nossa otimização. Pode ser um problema de otimização, um conjunto de teste para identificar os indivíduos mais aptos, ou mesmo uma "caixa preta" onde sabemos apenas o formato das entradas e nos retorna um valor que queremos otimizar. A grande vantagem dos algoritmos genéticos esta no fato de não precisarmos saber como funciona esta função objetivo, apenas tê-la disponível para ser aplicada aos indivíduos e comparar os resultados.
O indivíduo é meramente um portador do seu código genético. O código genético é uma representação do espaço de busca do problema a ser resolvido, em geral na forma de seqüências de bits. Por exemplo, para otimizações em problemas cujos valores de entrada são inteiros positivos de valor menor que 255 podemos usar 8 bits, com a representação binária normal, ou ainda uma forma de código gray. Problemas com múltiplas entradas podem combinar as entradas em uma única seqüência de bits, ou trabalhar com mais de um "cromossomo", cada um representando uma das entradas. O código genético deve ser uma representação capaz de representar todo o conjunto dos valores no espaço de busca, e precisa ter tamanho finito.
A seleção também é outra parte chave do algoritmo. Em geral, usa-se o algoritmo de seleção por "roleta", onde os indivíduos são ordenados de acordo com a função-objetivo e lhes são atribuídas probabilidades decrescentes de serem escolhidos. A escolha é feita então aleatoriamente de acordo com essas probabilidades. Dessa forma conseguimos escolher como pais os mais bem adaptados, sem deixar de lado a diversidade dos menos adaptados. Outras formas de seleção podem ser aplicadas dependendo do problema a ser tratado
A reprodução, tradicionalmente, é divididas em três etapas: acasalamento, recombinação e mutação. O acasalamento é a escolha de dois indivíduos para se reproduzirem (geralmente gerando dois descendentes para manter o tamanho populacional). A recombinação, ou crossing-over é um processo que imita o processo biológico homônimo na reprodução sexuada: os descendentes recebem em seu código genético parte do código genético do pai e parte do código da mãe. Esta recombinação garante que os melhores indivíduos sejam capazes de trocar entre si as informações que os levam a ser mais aptos a sobreviver, e assim gerar descendentes ainda mais aptos. Por último vem as mutações, que são feitas com probabilidade a mais baixa possível, e tem como objetivo permitir maior variabilidade genética na população, impedindo que a busca fique estagnada em um mínimo local
Por ser um algoritmo extremamente simples e eficiente, existem diversas variações em cima do algorítmo genético básico para se obter resultados melhores ou mesmo tratar novas classes de problemas. Uma dessas variações é a Programação genética. Na Programação genética os indivíduos representam pequenos programas de computador que serão avaliados de acordo com o resultado de sua execução. Estes programas podem ser expressões simples, como fórmulas aritméticas ou programas complexos, com operações de laço e condicionais, típicas de uma linguagem de programação comum.

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No passado dia 23 de maio, o Pré-Escolar aderiu ao evento global “Dia de Aulas ao Ar Livre”. Foram várias as atividades desenvolvidas ao ar livre que tanto agradaram a todos os que delas participaram, das quais se destaca a visita à horta do Centro de Apoio a Deficientes do Alto Tâmega CADAT, onde miúdos e graúdos se uniram para. Os alunos do pré-escolar e do 1ºciclo, no dia 17 de maio, participaram no evento “Dia de Aulas ao Ar Livre”, com a realização de atividades lúdico-pedagógicas, em contacto com a natureza e com o que de melhor ela nos dá.
Crianças entre os três e cinco anos devem brincar por cerca de três horas por dia. Boa parte dessas atividades será feita na escola, mas é importante que os pais fiquem atentos e limitem o tempo gasto com gadgets e possibilitem que os filhos façam mais brincadeiras ao ar livre. No dia 23 de maio comemora-se o Dia de Aulas ao Ar Livre e os alunos e professores da EB1/JI/Creche Aprígio Gomes não quiseram deixar de assinalar esta data! Desde o pré-escolar ao 4º ano de escolaridade foram várias as atividades desenvolvidas ao ar livre e que tanto agradaram a todos os que delas participaram. Dia de aulas ao ar livre - Pré-Escolar Publicada por Jardim-Escola João de Deus de Gaia. Enviar a mensagem por email Dê a sua opinião! Partilhar no Twitter Partilhar no Facebook Partilhar no Pinterest. Etiquetas: atividades, Aula ao ar livre, brincadeiras, crianças felizes, Jardim-Escola João de Deus de Vila Nova de Gaia. O pré-escolar é a primeira grande etapa educacional entre os 3 e os 6 anos de idade. Dia de Aulas ao Ar Livre 2018 Celebração do Dia de Aulas ao Ar Livre. CONTACTOS. Avenida Dr. Mário Soares, 14 2740-119 Porto Salvo. T. 214 876 140 E. geral@. SECRETARIA.