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Gli algoritmi genetici nell’ottimizzazione multiobiettivo

Informazioni tesi

  Autore: Fernanda Maria Grella
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2010-11
  Università: Seconda Università degli Studi di Napoli
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Scienze matematiche
  Relatore: Stefano Marrone
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 81

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.
In questa tesi di laurea ho passato in rassegna diversi esempi dai quali emerge una nuova linea di pensiero adottata da alcuni in informatica ma anche in altri campi. Questa linea di pensiero consiste nell’emulare il migliore schema organizzativo a nostra disposizione: la Natura.
L’approccio computazionale è sempre più ispirato ai modelli biologici, dai quali c’è molto da imparare, essendo il risultato migliore ottenuto dopo millenni di tentativi.
Inoltre le attuali capacità informatiche ci permettono di muoverci più abilmente, creando dei mondi virtuali in cui far crescere ed evolvere soluzioni a problemi altrimenti molto complessi da risolvere e simulando fenomeni difficili o addirittura impossibili da rappresentare sotto un qualsiasi sistema di equazioni.
Assieme ad altri settori di ricerca come le reti complesse, la genetica matematica e la fisica statistica applicata a quest’approccio, potrebbe portare in prospettiva a pensare molti fenomeni, come l’evoluzione naturale o la diffusione delle informazioni, secondo nuovi modelli matematici. Si consideri, inoltre, solo come fin qui si è analizzato l’incrocio tra due organismi aploidi e la mutazione. Molta ricerca si spinge nella direzione di incorporare nella sintesi dei GA anche meccanismi biologici più complicati quali la dominanza, la trasposizione, la differenzazione sessuale e la regolazione genetica. Mediante quest’ultima i geni degli organismi biologici si regolano reciprocamente in maniera indiretta. In questa maniera, a ogni situazione specifica, solo determinati geni sono attivi, rendendo un sistema così complesso estremamente specifico e adattivo.
Salendo ancora nella descrizione del mondo biologico, una modellazione del fenotipo potrebbe far sì che i nostri GA si adattino ad un ambiente imprevedibile senza modificare la complessa codifica genotipica dell’individuo.
Vorrei ora presentare una delle ultime scoperte scientifiche legate all’informatica e al DNA, che mi ha particolarmente interessato:
“Costruito computer a Dna che calcola radici quadrate”.
La grande promessa che viene dall'uso di materiale genetico per l'informatica sta nella potenza di questi computer in provetta. Quantità infinitamente piccole di materiale genetico sono, infatti, capaci di immagazzinare moli gigantesche d’informazioni, usando meno energia per eseguire le operazioni rispetto ai tradizionali dispositivi elettronici. Per la medicina, invece, i computer a Dna aprono orizzonti molto affascinanti, in cui microscopici calcolatori potranno essere iniettati nell'organismo, all'interno di cellule e tessuti, per andare a diagnosticare e trattare le malattie lì dove hanno origine. Dei veri e propri 'dottori molecolari', insomma, in grado di riconoscere molecole 'nemiche' e di rilasciare antidoti per la loro neutralizzazione.
Le applicazioni di questa tecnologia sono ancora lontane, ma in futuro si potrebbe immaginare di introdurre un campione di sangue da analizzare in un computer a Dna per conoscere in dettaglio tutte le molecole e formulare una diagnosi.
Il sistema messo a punto negli Usa si è dimostrato in grado di calcolare la radice quadrata di un numero a 4 bit, ma, per farlo ha impiegato diverse ore. I ricercatori rilevano però come lo scopo dei loro esperimenti non sia quello di creare macchine biologiche capaci di competere con i tradizionali computer per potenza e velocità. Il vero obiettivo è riuscire a integrare questi circuiti direttamente all'interno di sistemi biologici viventi, come cellule e tessuti, così da poter diagnosticare e trattare le malattie lì dove nascono.

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~ 3 ~ 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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