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Inteligência Artificial Slide 11, Samuel Luna Martins Inteligência…
Inteligência Artificial
Slide 11
Problemas
Combinatoriais
Definição
São aqueles onde se busca soluções que satisfazem restrições.
Tipos
Uma desejada solução (que satisfazem os critérios dados)
Ex: chegar no topo do "Pico da Neblina"
Muitas soluções (que satisfazem os critérios dados)
Ex: Chegar no topo do Monte Roraima
Melhores soluções (que satisfazem os critérios dados)
Ex: Chegar no topo do Mont Serrat
Exemplos
Coloração de grafos
Mochila
Bin
Caixeiro Viajante
Desafios
Local x Global
Single x Multiple objectives
Uni x Multimodal
Sequencial x Paralelo
Função de fitness
Tratar restrições
Etapas
Definição do espaço de busca
Estabelecimento da Função de Fitness
Tratamento de Restrições
Seleção e Execução do algoritmo
Integração nos sistemas (MIS/DSS)
Computação
Evolucionária
Como a evolução pode acontecer?
Através da seleção natural (sobrevivência do mais apto)
Através da hereditariedadeVia reprodução
Através de mutação
Via competição
Via colaboração/socialização (por exemplo, simbiose)
A evolução pode ser entendida como um processo de otimização, onde aqueles que têm mais sucesso (por serem adaptativos) aumentam suas chances de sobreviver
Nas aplicações, as chances de sobreviver implicam melhores escolhas para a resolução de problemas
um algoritmo evolutivo (EA) é uma busca estocástica por uma solução ideal para um determinado problema
Tipos de
Algoritmos
Algoritmos genéticos: modelam evolução genética.
Programação genética: semelhante a algoritmos genéticos, mas indivíduos são peças de lógica.
Programação evolutiva: derivada da simulação do comportamento adaptativo na evolução (ou seja, evolução fenotípica).
Estratégias de evolução: voltadas para modelagem dos parâmetros estratégicos que controlam a variação da evolução (ou seja, a evolução da evolução).
Evolução diferencial: semelhante aos algoritmos genéticos, diferindo no mecanismo de reprodução utilizado.
Evolução cultural: modela evolução limitada pela cultura.
Co-evolução: incorpora competição ou cooperação.
Sistemas imunógicos artificiais
Sistema distribuído multivariado e colaborativo que são definidos em conjunto para resolver problemas comuns e compartilhar (sucessos e falhas) para enfrentar desafios
Aplicabilidade
Detecção de Intrusões, Controle de Qualidade
Detecção de intrusão wi-fi, Decisões Executivas,
Detecção de fluidos em ventiladores mecânicos
Perguntas Relevantes
1) Qual a importância prática da Teroria da Evolução?
2) Como os vários tipos de aplicações evolucionárias poderiam ajudar sua empresa?
3) Como o conhecimento aditivo-combinatorial pode ser benéfico/maléfico?
4) Como a mutação ajuda o processo de evolução?
5) Como a hibridização com CE ajudaria no seu problema?
6) Qual a vantagem de CE contra sistemas classificadores clássicos?
Dois tipos de Evolução Natural
Lamark
Lei de uso e desuso
Herança
Não biologicamente plausível
Darwin
Teoria da Seleção Natural
Sobrevivência do mais apto
Ancestral comum
Evolução
x
Otimização
CO usa regras determinísticas para passar de um ponto no espaço de busca para o próximo ponto
CE usa regras de transição probabilísticas
EC aplica uma pesquisa paralela do espaço de pesquisa, enquanto CO usa uma pesquisa sequencial
CO usa informações derivadas, geralmente de primeira ou segunda ordem, do espaço de busca para guiar o caminho para o ideal
EC não usa informações derivadas, mas informações de aptidão
Samuel Luna Martins
Inteligência Artificial
2023.1