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Publicação
Representações redundantes para procura evolutiva
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Existe actualmente um grande interesse na influência da redundância e da neutralidade no comportamento dos algoritmos evolutivos. Alguns autores consideram que a procura evolutiva pode ser influenciada de forma positiva pela utilização de representações redundantes, enquanto outros afirmam que a adição de redundância aleatória parece ser inútil na optimização. Em virtude desta falta de consenso e tendo em conta a existência de redundância e de neutralidade no código genético, são propostas nesta dissertação duas novas famílias de representações binárias redundantes.
A família de representações neutrais baseia-se na formulação matemática dos códigos de controlo de erros, utilizados em comunicações digitais, enquanto a família de representações não neutrais baseia-se em transformações lineares e permite definir a vizinhança fenotípica pretendida de uma forma simples e directa.
É apresentado um estudo experimental destinado a avaliar a influência da redundância e da neutralidade no desempenho de um algoritmo evolutivo simples, especificamente, de uma estratégia evolutiva (1+1)-ES, modelada através de cadeias de Markov e aplicada a paisagens de aptidão NK.
Os resultados permitem concluir que a vizinhança fenotípica induzida pela representação redundante domina o comportamento do algoritmo evolutivo, afectando de forma mais profunda a procura do que a neutralidade, e que as melhores representações não apresentam valores extremos de nenhum dos indicadores de qualidade das representações habitualmente considerados na literatura.
Descrição
Tese dout., Engenharia Electrónica, 2009, Universidade do Algarve
Palavras-chave
Algoritmos Evolutivos Representações Redundantes Neutralidade Códigos de Controlo de Erros Paisagens de Aptidão NK