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TÓPICOS AVANÇADOS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, Programação Genética (GP),…

- - - - Catastrófica
        
        mais comum
      - Neutra
      - Vantajosa
- - - - crossover sempre válido sintaticamente.
- - - - Pais
        
        Recombinação , mutação
        
        Filhos
        
        Seleção dos sobreviventes
        
        Recomeça
- - - - deve ser única
- - - - N-point (N-pontos) ou uniforme
        
        cabeça de um calda de outro
  - - - Roleta prop. aptidão
      - Soma todos fit e divide pela aptidão deles
  - - - 1/tamanho_da_população e 1/comprimento_do_cromossom
- - - - distribuição de probabilidade
      - Gaussiana N(0, σ)
        
        2/3 entre -σ até + σ
  - - - Crossover de n-pontos
      - Crossover Uniforme
    - - média ponderada linear.
      - Parâmetro α
        
        Uniforme
        
        Variável
        
        Aleatório
      - Fórmula zi=αxi+(1−α)yi where α:0≤α≤1”
        
        Crossover aritmético simples
        
        Crossover aritmético total/completo
- - - - Escolha 2 valores e os aproxima
    - - Escolhe 2 valores e os troca de posição
    - - Escolhe um ponto e inverte a cadeia
  - - - copia o segmento do pai 1
      - Seguindo a ordem do pai 2 preencher
      - Sem repetir os que já foram selecionados do pai1
    - - copia um segmento do pai 1
      - Olha no mesmo segmento do pai 2
      - mapeando os segmentos
        
        olho pro valor do pai2 e do pai 1
        
        Busca os valores correspondente do p2 mapeado no p1
        
        coloco o valor do p2 aonde ta o de p1 no p2
      - Casos
        
        valor já no segmento
        
        olho novamente pro valor mapeado
        
        valor no segmento na mesma posição
        
        faço nada
    - - vai fazer um ciclo mapeando os valors
      - p1 olha na mesma posição do p2
        
        do p2 busca o valor correspondente em p1
        
        repetir até fechar um ciclo
    - - O melhor
- - - - Apenas o primeiro é previsível
    - - atualizada a cada n passos pela regra de sucesso 1/5
- - - - σ grande = esparso, pequeno = perto da média
- - - - n(n-1)/2 (nº de pares i,j)
        
        Diz quantas rotações necessárias
  - - - Regra de limite
        
        σ' < ε_0 = ε_0
      - σ' igual para todos
        
        cria um circulo
        
        A taxa de aprendizado τ
        
        1/ raiz de n
    - - σ para cada x_1
        
        forma uma elipse
      - Regra de limite
        
        σ'_i < ε_0 ⇒ σ'_i = ε_0
    - - girar a elipse
        
        Usa Matriz de Covariância C
      - Usa distribuição normal multivariada
  - - - Média (Intermediária)
      - Discreta
  - - - AGS - seleção dos pais
      - ES - seleção dos sobreviventes
  - - - (μ,λ)
      - (μ+λ)
- - - - Crias faixas
- - - - "nota" de um indivíduo é uma combinação de seu rank de não-dominância
  - - - otimos de pareto
    - - dividir para conquistar
  - - - Gerar Ranking de Soluções
      - ri = 1 + ni
        
        o rank1 = mais ruim
  - - - medir o quão uniformemente distribuídas estão as soluções
    - - mais completa que a "Spacing"
      - Tenta medir ao mesmo tempo
        
        uniformidade E extensão