Gli algoritmi genetici nell’ottimizzazione multiobiettivo

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Introduzione 
“I computer possono essere capaci di pensare alla stessa 
stregua degli umani?” 
 
E’ questa la domanda fondamentale sulla quale s’impernia, in modo 
sempre più vivace, il dibattito contemporaneo sull’Intelligenza 
Artificiale. Un dibattito, questo, che già da decenni coinvolge sul piano 
di un serratissimo confronto il mondo della scienza e quello della 
filosofia, in cui nel frattempo è confluita attivamente la disciplina della 
bioetica. L’utilizzo diffuso dei mezzi informatici, irrompe nell’esistenza 
di ciascuno di noi con indicazioni, scoperte e sviluppi di grande fascino e 
d’indubbio interesse. 
Dalle ricette del medico, alle fatture del fornitore, tutto ormai esce dalla 
scatola magica che ingombra le nostre scrivanie e ci obbliga a 
riorganizzare il nostro modello di ordine, meno vincolati dallo spazio 
fisico occupato da scaffali e librerie e molto più interessati agli archivi 
del nostro disco rigido. 
Ora siamo afflitti da files introvabili, crash di sistema e tecnici non 
disponibili. Quante volte ritorna il rimpianto di cartelle colorate in bella 
mostra negli archivi o della vecchia macchina per scrivere che abbiamo 
relegato in soffitta!
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Il progresso è seminato di sospiri, ma per ora il risultato di tanta 
tecnologia si arresta nella topografia di lunghi files che scorrono 
rumorosi nel mare di carta che ci sommerge tutti.  
I prodotti dell'informatica hanno solo marginalmente intaccato le nostre 
abitudini di vita e sono ancora in massima parte assenti dalla 
dimensione sociale di base che è la famiglia, non si sono ancora 
sufficientemente evoluti per rispondere a esigenze di tipo relazionale 
che appartengano alla sfera del privato e sono in linea generale relegati 
nel luogo dell'intrattenimento e del tempo libero. 
Solo un'evoluzione dell'industria delle comunicazioni via cavo potrà 
portare il computer nella lista dei beni di consumo privati e per questo 
credo ci sia ancora molto da attendere. Gli investimenti delle imprese in 
questo settore si sono appena delineati ma, dall'integrazione di telefonia 
e informatica forse, qualcosa di diverso dalle prestazioni del nostro 
attuale PC, nascerà. 
La comunicazione informatizzata mette in gioco cambiamenti 
strutturali negli aspetti e nella geografia delle relazioni interpersonali di 
qui l'importanza di considerare un oggetto come il computer domestico 
non solo in un’ottica di marketing, ma secondo una precisa strategia 
culturale. 
La telematica può concretamente offrire la rete e il tessuto didattico che 
permette a ciascun individuo, indipendentemente dal ruolo sociale 
ricoperto, di trasformare ogni momento della propria vita in un 
momento di apprendimento, di partecipazione e di interessamento.
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Pensiamo all'utilizzo di programmi di comunicazione molto evoluti che 
possiedano un’interfaccia in grado di emulare, con semplicit{ iconica, le 
sue maggiori funzioni. La possibilità di poter scambiare voce-immagini e 
testo con la facilità del gesto telefonico e con l'interattività che nessun 
audiovisivo si era mai potuto permettere prima,è ormai diventata reale.  
E' facile pensare che lo spessore della nostra identità e storia sia sempre 
più sottile, sopita la consapevolezza del valore di apporti creativi 
autonomi, quotidianamente venduti al miglior offerente. Perfino 
operatori dell'informazione nella stampa italiana del settore, favoriscono 
la recensione di software shareware straniero adducendo, come 
motivazione, il criterio di selezione qualitativa del prodotto.  
Ora ci chiediamo, gli italiani, quando è monopolizzata la creatività,sono  
forse impegnati a tradurre tutti i files di documentazione dei loro bei 
programmi in un accurato inglese? 
In futuro milioni di bit trasferiranno le nostre immagini, le nostre note, 
la nostra lingua (non credo). Quali saranno le regole in base alle quali 
sarà lottizzato questo grande sogno? Governerà l'etica del prodotto-
consumo perseguita ad ogni costo? Utopia e valori avranno un posto 
nell'anima degli imprenditori?  
La conoscenza uscirà dai corridoi delle università? 
In questa tesi vengono studiati alcuni algoritmi euristici per la ricerca 
delle soluzioni di problemi di ottimizzazione . E’ noto che la maggior
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parte di questi problemi  è difficile da trattare non appena la dimensione 
del problema  diviene significativa. 
Il lavoro di tesi riguarda lo studio,il progetto e l’implementazione di 
algoritmi genetici nell’ottimizzazione multi obiettivo; i vantaggi 
consistono nello svincolare la risoluzione dei problemi da ragionamenti 
umani a volte troppo angusti e non sempre efficaci. 
Gli algoritmi genetici sono algoritmi stocastici nei quali la ricerca delle 
soluzioni è condotta imitando il comportamento degli organismi viventi 
che hanno una riproduzione sessuata; si generano delle popolazioni di 
soluzioni e si selezionano i migliori individui, analogamente a quanto 
avviene in natura secondo la teoria evolutiva di Darwin. Inoltre vengono 
sfruttati i concetti di ereditarietà e sopravvivenza dell'individuo più 
adatto. In natura, per la maggior parte degli organismi viventi, 
l'evoluzione avviene attraverso due processi fondamentali: la selezione 
naturale e la riproduzione sessuale. La prima determina quali elementi 
di una popolazione sopravvivono per riprodursi, la seconda garantisce il 
rimescolamento e la ricombinazione dei geni dei loro discendenti.  
Le soluzioni trattate da un algoritmo genetico vengono combinate tra 
loro attraverso alcuni operatori genetici, che operano sulla popolazione 
di soluzioni generandone continuamente di nuove in un ciclo simile a 
quello delle specie viventi sessuate. Le soluzioni che mostrano di essere 
più idonee delle altre, sopravvivono alla prossima generazione e si 
riproducono di nuovo. Le soluzioni ritenute peggiori vengono scartate e 
non hanno quindi discendenza. In questo modo si raffinano le soluzioni,
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scartando quelle meno buone e permettendo solamente a quelle migliori 
di riprodursi. Il processo ha termine quando gli operatori genetici non 
riescono a migliorare ulteriormente le soluzioni trovate. Gli algoritmi 
genetici hanno mostrato di non essere, in generale, capaci di convergere 
verso un ottimo globale, se non si includono al loro interno procedure di 
ricerca locale;in effetti la caratteristica degli algoritmi genetici non sta 
tanto nel fatto che essi trovano soluzioni ottime globali,ma nella loro 
capacità di produrre molte soluzioni buone. Come nella 
realt{,l’evoluzione migliora la specie in generale,ma individui con 
caratteristiche speciali sono alquanto rari.
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Apparteniamo a un’epoca destinata a cavalcare la tigre 
dell'informazione, e ogni autore, piccolo astronauta dello spazio, 
posando lo sguardo sugli altri pianeti porta nel cuore la propria terra.
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Cap1 
Computazione evolutiva 
1.1  Panoramica 
Accanto all'intelligenza artificiale di tipo logico è stata intravista fin 
dagli inizi la possibilità di una simulazione dell'intelligenza meno 
attenta alla logica e alla razionalità e più attenta invece alle basi 
biologiche dell'intelligenza naturale. Questa intelligenza artificiale di 
tipo biologico è emersa tuttavia in termini concreti soltanto negli anni 
Ottanta sotto il nome di reti neurali, di algoritmi genetici e di vita 
artificiale. 
Gli algoritmi genetici, spesso chiamati anche in forma abbreviata GA 
(Genetic Algorithms), che fanno parte dell’intelligenza artificiale, in 
particolare sono dei metodi di adattamento che sono usati per risolvere 
problemi molto complessi o di ottimizzazione. Il principio su cui 
poggiano sono i processi genetici che avvengono negli organismi 
biologici
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 Anche se l'intelligenza artificiale di tipo logico non definisce 
esplicitamente l'intelligenza e preferisce identificarla empiricamente e 
caso per caso con le capacità che comunemente chiamiamo 'intelligenti', 
implicitamente essa concepisce l'intelligenza come soluzione di 
problemi. Nei modelli biologici, invece, l'intelligenza è vista piuttosto 
come adattamento all'ambiente. Questo apre la strada alla 
considerazione dei comportamenti e delle capacità non solo degli esseri 
umani, ma anche degli animali diversi dall'uomo, dato che non solo gli 
esseri umani ma tutti gli organismi si adattano all'ambiente in cui 
vivono. Inoltre l'oggetto di studio e di simulazione è più ampio, poiché 
ogni comportamento, se non addirittura ogni caratteristica degli 
organismi viventi, può essere visto come il risultato di un adattamento 
all'ambiente. 
Nell’ultimo trentennio, le teorie sull’evoluzione naturale della specie e 
l’ereditariet{ dei geni, hanno richiamato l’attenzione di alcuni 
matematici e ingegneri come fonte d’ispirazione per nuove tecniche di 
ottimizzazione stocastica. Molti dei problemi fondamentali trattati 
dall’Intelligenza artificiale possono essere ricondotti a quello di trovare 
un massimo o un minimo globale in uno spazio limitato di ricerca, 
considerando eventualmente alcuni vincoli sullo spazio delle soluzioni 
ammissibili. Le tecniche esatte di risoluzione non riescono spesso a 
trovare una soluzione in tempi accettabili; perciò si ricorre a metodi di 
tipo euristico.