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Algoritmos Genéticos - 3ª Edição Algoritmos Genéticos - 3ª Edição

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  • Descrição
    Algoritmos Genéticos - 3ª Edição

    Destinado a alunos de graduação e pós-graduação de computação e a todos aqueles que precisam resolver problemas complexos de otimização, este livro introduz uma importante ferramenta de resolução de problemas, os algoritmos genéticos. O texto simples, direto e combinado com vários exemplos e exercícios resolvidos facilita a compreensão desse tema tão importante para a área da computação. Vários materiais de apoio colocados no site http://www.algoritmosgeneticos.com.br ajudam aos alunos e aos professores a realizarem um estudo completo da área.

    Apesar de ser um tema complexo, os algoritmos genéticos não são destinados apenas a cientistas. Como este livro mostra, eles podem ser usados para resolver problemas do cotidiano empresarial, como otimização de rotas de distribuição, alocação de máquinas industriais e muitos outros, sendo então uma ferramenta importante para toda pessoa interessada em resolver problemas difíceis e relevantes.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o Autor Ricardo Linden

    Ricardo Linden é doutor em engenharia elétrica formado pela COPPE-UFRJ e é pesquisador do Centro de Pesquisas da Eletrobrás (CEPEL), onde desenvolve aplicativos baseados em inteligência artificial para o setor elétrico nas linguagens Java e C. É professor da Faculdade Salesiana Maria Auxiliadora (FSMA) desde 2001, onde leciona as disciplinas de Sistemas digitais, Inteligência Artificial e Programação em Java.
    Informações Técnicas SUMÁRIO
    PARTE I - O BÁSICO - 1
    CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO – 1
    1.1. Inteligência Computacional - 1
    1.2. Tempo de execução de algoritmos - 3
    1.3. Problemas Intratáveis - 9
    1.4. Programação Orientada a Objetos - 12
    1.5. Exercícios Resolvidos - 21
    1.6. Exercícios - 23
    CAPÍTULO 2 - UM POUCO DE BIOLOGIA - 27
    2.1. Teoria da Evolução - 27
    2.2. Genética Básica - 29
    2.3. História dos Algoritmos Genéticos - 36
    2.4. Exercícios Resolvidos - 39
    2.5. Exercícios - 41
    CAPÍTULO 3 - GAS: CONCEITOS BÁSICOS - 43
    3.1. O que são algoritmos evolucionários? - 43
    3.2. O que são algoritmos genéticos? - 46
    3.3. Terminologia - 50
    3.4. Características de Gas - 52
    3.5. O Teorema da Inexistência de Almoço Grátis - 54
    3.6. Busca - 56
    3.7. Por que Gas? - 58
    3.8. Exercícios Resolvidos - 60
    3.9. Exercícios - 61
    CAPÍTULO 4 - O GA MAIS BÁSICO - 63
    4.1. Esquema de um GA - 63
    4.2. Representação cromossomial - 65
    4.3. Escolha da população inicial - 71
    4.4. Função de avaliação - 72
    4.5. Seleção de pais - 75
    4.6. Operador de crossover e mutação - 83
    4.6.a. Operador de crossover - 83
    4.6.b. Operador de mutação - 87
    4.7. Módulo de população - 89
    4.8. Versão final do GA - 91
    4.9. Uma execução manual - 95
    4.10. Discussões Adicionais - 101
    4.10.a. Método da roleta viciada - 101
    4.10.b. Função de avaliação - 104
    4.11. Exercícios Resolvidos - 109
    4.12. Exercícios - 112
    PARTE II - AVANÇANDO NOS ALGORITMOS GENÉTICOS - 117
    CAPÍTULO 5 - TEORIA DOS GAS - 117
    5.1. Conceitos básicos dos esquemas - 118
    5.2. Teorema dos esquemas - 122
    5.3. Outros termos importantes - 126
    5.4. Exercícios Resolvidos - 128
    5.5. Exercícios - 130
    CAPÍTULO 6 - OUTROS OPERADOR GENÉTICOS - 133
    6.1. Separando os operadores - 133
    6.2. Crossover de dois pontos - 135
    6.3. Crossover uniforme - 138
    6.4. Crossover baseado em maioria - 140
    6.5. Operadores com probabilidades variáveis - 142
    6.6. Operador de mutação dirigida - 146
    6.7. Discussão - 149
    6.7.a. Operador de mutação - 149
    6.7.b. Operador de crossover - 152
    6.7.c. Adaptação de parâmetros - 156
    6.8. Exercícios resolvidos - 158
    6.9. Exercícios - 159
    CAPÍTULO 7 - OUTROS MÓDULOS DE POPULAÇÃO - 163
    7.1. Tamanho da População - 163
    7.2. Elitismo - 166
    7.3. Steady state - 167
    7.4. Estratégia ( + ) - 172
    7.5. Populações de tamanho variável - 173
    7.6 Determinando a ocorrência da convergência genética - 176
    7.7. Exercícios Resolvidos - 181
    7.7. Exercícios - 182
    CAPÍTULO 8 - OUTROS TIPOS DE FUNÇÃO DE AVALIAÇÃO - 187
    8.1. Introdução - 187
    8.2. Normalização - 189
    8.3. Windowing - 191
    8.4. Escalonamento Sigma - 194
    8.5. Preservando a diversidade - 196
    8.6. Exercícios Resolvidos - 197
    8.7. Exercícios - 200
    CAPÍTULO 9 - OUTROS TIPOS DE SELEÇÃO - 203
    9.1. Método do Torneio - 204
    9.2. Método de Amostragem Estocástica Uniforme - 207
    9.3. Seleção Local - 210
    9.4. Seleção por ranking - 212
    9.5. Seleção Truncada - 216
    9.6. Exercícios resolvidos - 217
    9.7. Exercícios - 220
    CAPÍTULO 10 - OUTRAS REPRESENTAÇÕES - 223
    10.1. Introdução - 223
    10.2. Questões Associadas à Codificação Binária - 225
    10.3. GA baseado em ordem - 230
    10.3.a. Introdução - 230
    10.3.b. Representação e função de avaliação - 231
    10.3.c. Operador de crossover baseado em ordem - 234
    10.3.d. Operador de mutação baseado em ordem - 240
    10.3.e. Operador de recombinação de arestas - 244
    10.3.f Operador de mapeamento parcial - 250
    10.3.f. Outros operadores de mutação - 252
    10.3.g. Operador Inver-Over - 254
    10.4. Representação numérica - 256
    10.4.a. Conceitos básicos - 256
    10.4.b. Operador de crossover real - 258
    10.4.c. Operador de mutação real - 266
    10.5. Valores Categóricos - 268
    10.6. Representações híbridas - 270
    10.7. Comentários sobre os códigos - 271
    10.7.a. CromossoGAOrdem - 271
    10.7.b. Exceções para uso com cromossomos reais - 272
    10.8. Exercícios Resolvidos - 274
    10.9. Exercícios - 275
    PARTE III - TÓPICOS AVANÇADOS - 279
    CAPÍTULO 11 - ESTRATÉGIAS EVOLUCIONÁRIAS - 279
    11.1. A versão mais simples - 279
    11.2. A versão com auto-ajuste de parâmetros - 287
    11.3. A versão com maior número de indivíduos - 289
    11.4. Exercícios Resolvidos - 290
    11.5. Exercícios - 290
    CAPÍTULO 12 - PROGRAMAÇÃO GENÉTICA - 293
    12.1. Introdução - 293
    12.2. Representação em árvore - 296
    12.3. Função de avaliação - 300
    12.4. Operadores - 302
    12.4.a. Operador de crossover - 303
    12.4.b. Operador de mutação - 306
    12.5. Engorda - 309
    12.6. Exercícios Resolvidos - 311
    12.7. Exercícios - 314
    CAPÍTULO 13 - SISTEMAS HÍBRIDOS - 315
    13.1. Introdução - 315
    13.2. GA + Fuzzy - 316
    13.2.a. Lógica Fuzzy - 316
    13.2.b. Usando GA em conjunto com a lógica fuzzy - 329
    13.3. GA + Redes neurais - 334
    13.3.a. Redes Neurais - 334
    13.3.b. Usando GA em conjunto com redes neurais - 339
    13.4. Algoritmos Meméticos - 342
    13.4.1. Conceitos Básicos - 343
    13.4.2. Questões interessantes - 346
    13.5. GAs quânticos - 349
    CAPÍTULO 14 - RESTRIÇÕES E MÚLTIPLOS OBJETIVOS - 351
    14.1. Lidando com restrições - 353
    14.1.a. Penalizando cromossomos inadequados - 356
    14.1.b. Representação e operadores que satisfazem as restrições - 359
    14.1.c. Funções decodificadoras - 360
    14.1.d. Reparando soluções - 363
    14.2. Funções com Múltiplos Objetivos - 364
    14.2.a. Métodos baseados em pesos - 365
    14.2.b. Separando os objetivos - 367
    14.2.c. Abordagens baseadas em conjuntos Pareto - 369
    14.2.d. Priorizando objetivos - 374
    14.3. Exercícios - 375
    CAPÍTULO 15 - GAS PARALELOS - 377
    15.1. Introdução - 377
    15.2. Panmitic - 378
    15.3. Island - 379
    15.4. Finely Grained - 383
    CAPÍTULO 16 – APLICAÇÕES - 387
    16.1. Introdução - 387
    16.2. Alocação de recursos - 388
    16.2.a. Escalonamento de horários - 388
    16.2.b. Escala de tarefas - 395
    16.3. Setor Elétrico - 400
    16.3.a. Planejamento de expansão - 401
    16.3.b. Unit Commitment - 405
    16.3.c. Alocação de capacitores - 410
    16.4. Bioinformática - 412
    16.4.a. Engenharia reversa de redes de regulação genética - 413
    16.4.b. Filogenética - 417
    16.5. Setor petrolífero - 423
    16.5.a. Inversão Sísmica - 424
    16.5.b. Otimização de estratégias de produção - 425
    16.5.c. Agendamento da produção - 428
    CAPÍTULO 17 - CONCLUSÕES - 431
    CAPÍTULO 18 - EXERCÍCIOS ADICIONAIS - 437
    REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS - 443
    APÊNDICE A - RECURSOS NA INTERNET - 455
    A.1. Sites - 455
    A.2. Comunicação com a Comunidade - 456
    A.3. Código-Fonte - 457
    A.4. Produtos Não Comerciais - 457
    A.5. Revistas e Periódicos - 460
    A.7. Conferências - 461
    A.8. Informações biológicas - 463
    APÊNDICE B - TÉCNICAS TRADICIONAIS DE RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS - 465
    B.1. Métodos numéricos - 465
    B.1.a. Método da Bisseção - 465
    B.1.b. Método de Newton-Raphson - 466
    B.2. Problemas com restrições - 467
    B.2.a. Método Simplex - 468
    B.2.b. Programação Quadrática - 468
    B.3. Métodos de busca em espaço de estados - 469
    B.3.a. Métodos de busca cega - 469
    B.3.b. Métodos de busca informada - 471
    B.4. Outros métodos inteligentes - 472
    B.4.a. Resfriamento simulado - 473
    B.4.b. Busca Tabu - 474

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:496
    Origem:Nacional
    Editora:Editora Ciência Moderna
    Idioma:Português
    Edição:3ª Edição
    Ano:2012
    ISBN:9788539901951
    Encadernação:Brochura
    Autor:Ricardo Linden
  • Informações

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