https://github.com/sergionoivak/computac-o-evolutiva
Disciplina cursada em 2017 onde, por meio de experimentos, simulamos processos genéticos e evolutivos
https://github.com/sergionoivak/computac-o-evolutiva
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Disciplina cursada em 2017 onde, por meio de experimentos, simulamos processos genéticos e evolutivos
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/sergionoivak/computac-o-evolutiva
- Owner: SergioNoivak
- Created: 2017-08-16T19:05:49.000Z (about 8 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2017-08-30T11:19:34.000Z (about 8 years ago)
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- Language: C++
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# Computac-o-Evolutiva
Disciplina cursada em 2017 onde, por meio de experimentos, simulamos processos genéticos e evolutivos
# algoritmo da roleta e selecao(ESTRATÉGIA 1+1)
No código algoritmo_da_roleta_e_selecao_natural.cpp simulamos o processo evolutivo da seguinte forma:
Precisamos encontrar um máximo para a função x*sin(10*PI*x)+5; (funcao que chamamos de fitness)
i-) cria-se um vetor(populacao).
ii-)preenche todas as posicoes com numeros aleatorios no intervalo [0,4].
iii-) Faz o fitness, o seja, aplica uma funcão, que retoorna um numero maior se o individuo está mais apto.
iv-)calcula soma das aptidoes.
v-)Passamos a soma das aptidões para a funcao de selecao, que será como uma roleta, onde os individuos mais aptos
serão selecionados(isso se faz necessario pois os individuos com maior aptidão serão os individuos com maiores chances de ser escolhidos).
Essa funcao retorna um indice, que é o indice do elemento escolhido.
vi-)ao ser escolhido, esse elemento sofre uma mutacao. mutacao é uma perturbação que no nosso caso somar um numero aleatório
entre -0.5 e +0.5.
iix-)Se o individuo(mutado) for mais apto ele assume a posicao do anterior.
ix-)Senao o individuo eh descartado e o antigo toma o seu lugar
o processo foi simulado para 400 geracoes.