Resolvendo o Problema do Cavalo do Xadrez ... - DEINF/UFMA

primeiro descendente do cruzamento é a união dos genes menores do que o ponto decorte do primeiro cromossomo sorteado, com os genes em posição maior ou igual ao doponto de corte do cromossomo do segundo indivíduo sorteado. O segundo descendenteé o inverso do processo de geração do primeiro descendente.Neste momento, é realizado novamente o processo de avaliação a fim deverificar a adaptabilidade dos indivíduos da nova geração ao ambiente. É verificadoainda se a iteração atual não excedeu a quantidade de iterações definidas a priori. Emcaso afirmativo, repete-se todo o ciclo desde o processo de mutação. Caso a iteraçãotenha atingido a quantidade entrada pelo usuário, o sistema termina o cicloevolucionário e fornece a melhor solução encontrada durante o período de iterações.4. Resultados ObtidosPara a realização dos testes a fim de verificar a eficácia dos algoritmos descritos,utilizou-se configuração de entradas (inputs) bastante variadas objetivando uma melhorconfiguração capaz de gerar ou aproximar uma solução ótima para o problema. Osresultados dos testes estão na Tabela 1.PopulaçãoIndivíduosReprodutoresTabela 1. Resultados obtidos nos testesTaxa deMutaçãoQt. deGenesMutáveisIteraçõesPosiçãoInicialMédiaPassosCorretos%Acerto50 30 15 1 1000 X6,Y6 38,8 60,625 10200 180 0 1 1000 X1,Y1 40,2 62,812 10300 285 220 5 1000 X3,Y3 41,4 64,688 10300 285 220 3 1000 X3,Y3 43,1 67,344 10100 80 60 1 1000 X4,Y4 44,4 69,375 10300 150 120 1 1000 X3,Y3 46,0 71,875 10150 120 100 1 1000 X7,Y7 46,3 72,344 10200 190 120 1 1000 X1,Y1 48,1 75,156 10300 285 220 1 1000 X3,Y3 48,8 76,25 10300 285 220 1 10000 X3,Y3 52,8 82,5 5De acordo com a Tabela 1, pode-se constatar que o tamanho da população afetao desempenho global e a eficiência dos Algoritmos Genéticos. Em uma populaçãopequena o desempenho pode cair, pois ela fornece uma pequena cobertura do espaço debusca do problema. Uma grande população geralmente fornece uma coberturarepresentativa do domínio do problema, além de prevenir convergências prematuraspara soluções locais em vez de globais. No entanto, para trabalhar com grandespopulações são necessários mais recursos computacionais ou que o algoritmo trabalhepor um período de tempo (iterações) muito maior.Quanto maior for a quantidade de indivíduos reprodutores, mais rapidamentenovas estruturas serão introduzidas na população. Mas se for muito alta, estruturas comboas aptidões poderão ser retiradas mais rapidamente que a capacidade da seleção emcriar melhores estruturas. Se a quantidade for muito baixa, a busca pode estagnar.Uma baixa taxa de mutação previne que a busca fique estagnada em sub-regiõesdo espaço de busca. Além disso, possibilita que qualquer ponto do espaço de busca sejaatingido. Com uma taxa muito alta a busca torna-se essencialmente aleatória.TesteAnais do V Encontro de Estudantes de Informática do Tocantins. Palmas, TO. outubro, 2003. pp. 123-130