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PROGRAMACION GENETICA

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on 18 October 2013

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Evaluación
El bloat:
- Restricción de altura.
- Penalización que se suma al ajuste.
PROGRAMACIÓN GENÉTICA
Codificación de problemas
Generación inicial de árboles
- Generación de la población inicial.
- Creación de un árbol (parcial, completo e intermedio) .

Operadores genéticos
Introducción
- Evolución de los algoritmos genéticos.
- Resolver los problemas mediante la inducción de programas y algoritmos.
- Una serie de entradas, se genera una serie de salidas.
- Se diferencian en la forma de codificación de problemas.
- “Genetic Programming” por John Koza. (1992)


Elementos del árbol


Terminales: aquiellos que no tienen hijos.
Funciones: tienen uno o mas hijos.
Fundamentos
- Es conveniente ajustar el número de operadores.
- Cerradura y suficiencia.
- La construcción de árboles es un proceso estocástico o basado en el azar.
Restricciones
- se impone en el momento de la elección del conjunto(condición de cerradura.
- Evita la creación de arboles demasiados grandes.
- Reglas sintácticas en la creación de árboles.
Algorítmo Principal
Generación Parcial
GENERAÁRBOL (ALTURA, F, T)
BEGIN
IF ALTURA=1
THEN
ASIGNAR COMO RAÍZ DEL ÁRBOL COMO UN ELEMENTO ALEATORIO DE T
ELSE
ASIGNAR COMO RAÍZ DEL ÁRBOL COMO UN ELEMENTO ALEATORIO DE F
PARA CADA HIJO DE LA RAÍZ,
ASIGNAR A LA RAÍZ COMO HIJO EL SUBÁRBOL GENERADO CON GENERAÁRBOL (ALTURA-1, F, T)
END

Generación Intermedia
FOR I:=2 TO A DO BEGIN
GENERAR M/(2*(A-1)) ÁRBOLES DE ALTURA I CON EL MÉTODO PARCIAL
GENERAR M/(2*(A-1)) ÁRBOLES DE ALTURA I CON EL MÉTODO COMPLETO
END
- Diversidad genética.
- Alternando lo anterior.
- Población M y una altura máxima A:

Selección
- Individuos van a reproducirse y cuáles no.
- Probabilísticos: Selección al azar .
- Determinísticos: mediante algoritmos.

Cruce
- Dos individuos de la población se combinan para crear otros dos individuos nuevos
- Seleccionar padres-> seleccionar nodo al azar (primero y segundo)-> intercambio de subárboles.

Mutación
Provoca la variación de un árbol de la población.
Probabilidad muy baja (menos que 0.1) .

Mutación puntual:
Se escoge al azar un nodo del conjunto de terminales o funciones, del mismo tipo, nro de hijos y de forma que sus hijos sean del mismo tipo.
Se intercambia el nodo antiguo del árbol por el nuevo, manteniendo los mismos hijos que el antiguo.

Parámetros
- Tamaño de la Población.
- Altura máxima del Árbol.
- Altura máxima que tendrán los subárboles.
- Tasa de cruces.
- Probabilidad de mutación.
- Algoritmos de creación, selección y mutación utilizados.
- Coeficiente de parsimonia.
- Criterio de parada.
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