Programação Funcional e Concorrente com Scheme

notas de aula -
Jerônimo C. Pellegrini
o menor erro possível. Se nos restringíssemos a funões lineares, teríamos um problema de
regressão linear. No entanto, não imporemos qualquer restrição à estrutura da função.
Em nosso exemplo Um indivíduo na população de programas será uma forma Scheme
como por exemplo (+ (* 4 (sin x)) (/ 5 x)). A função de fitness só precisa avaliar a
expressão – para isto ela deve ser transformada em uma expressão λ:
( define sexp- > lambda
( lambda ( var exp )
( list ’lambda ‘(, var ) exp )))
A lista ’(+ (* 4 (sin x)) (/ 5 x)) representaria, então, a função 4 sin(x) + 5/x, e
o procedimento sexp->lambda a transformará em uma lista representando uma função
anônima Scheme:
(sexp->lambda ’x ’(+ (* 4 (sin x)) (/ 5 x)))
(lambda (x) (+ (* 4 (sin x)) (/ 5 x)))
Esta função anônima pode ser passada para eval
(define expr (sexp->lambda ’x ’(+ (* 4 (sin x)) (/ 5 x))))
(eval (list expr 1))
8.36588393923159
((eval expr) 1)
8.36588393923159
O procedimento sum-squares calcula a soma dos quadrados de uma lista:
( define sum-squares
( lambda (l)
( let (( square ( lambda (x) (* x x ))))
( reduce + 0
( map square l )))))
Versão Preliminar
O procedimento get-fitness retorna um procedimento para calcular a adequação de
um indivíduo. Recebe uma lista de pontos e outra de valores. Devolve um procedimento
que se lembra dos valores e pontos originais e sabe calcular o erro quadrático do indivíduo:
calcula cada valor aproximado com (map funcao valores) e depois cria uma lista com
a diferença entre os valores corretos e os valores dados pela nova função, com map -
valores valores-bons. Em seguida devolve a soma dos quadrados da lista diferenca.
[ 27 de outubro de 2010 at 15:47 ]
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