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Il processo di smontaggio: confronto tra algoritmi di ottimizzazione ispirati alla natura

Algoritmo genetico

Gli algoritmi genetici sono stati sviluppati basandosi sulle teorie evoluzionistiche di Darwin, presentate nel suo libro On the Origin of Species by Means of Natural Selection del 1859, e sono stati trattati per la prima volta da John Holland nel 1975. Questo tipo di algoritmi si basa, infatti, sul principio darwiniano che gli elementi più adatti all’ambiente hanno maggiore possibilità di sopravvivere e di trasmettere le loro caratteristiche ai successori; in pratica, vi è una popolazione di individui che evolvono di generazione in generazione attraverso meccanismi simili alla riproduzione sessuale e alla mutazione dei geni. In tal modo, si avrà una ricerca euristica che privilegia le zone dello spazio di ricerca dove è maggiormente possibile trovare soluzioni migliori, non trascurando altre zone a più bassa probabilità di successo in cui saranno impiegate comunque un numero minore di risorse. L’evoluzione naturale agisce sul materiale genetico, ossia il genotipo, di un individuo e non sulle sue caratteristiche fisiche, il fenotipo: ogni variazione che promuove l’adattamento di un individuo emerge dal patrimonio genetico, non da ciò che i genitori avranno eventualmente appreso durante tutta la loro vita.La selezione naturale favorisce la riproduzione degli individui che migliorano l’adattabilità all’ambiente mutevole ed elimina gli individui dalla minore potenzialità riproduttiva. Dal punto di vista genetico, la selezione naturale promuove quelle particolari combinazioni genetiche che danno vita a un organismo più efficiente,selezionando il genotipo, non il fenotipo. La riproduzione è il nucleo centrale del processo evolutivo: la variabilità generazionale di una specie è determinata dalla ricombinazione genica e dalle piccole mutazioni casuali del codice genetico. La riproduzione determina la ricombinazione del materiale genetico dei genitori, generando un’evoluzione molto più rapida di quella che si otterrebbe se tutti i discendenti contenessero semplicemente una copia dei geni di un genitore, modificata casualmente da una mutazione. Si tratta di un processo ad alto grado di parallelismo: non opera su una specie per volta, ma mette alla prova e cambia milioni di specie in parallelo. La combinazione delle ipotesi darwiniane con la genetica ha dato luogo a principi che costituiscono le basi della genetica delle popolazioni, ossia la spiegazione dell’evoluzione a livello genetico delle popolazioni. Una popolazione è definita come un gruppo di individui della stessa specie, che operano e si incrociano nello stesso luogo. In biologia, i cromosomi sono i filamenti di DNA che fungono da progetto per l’organismo: ognuno di essi è composto da geni, che, attraverso la codifica di una particolare proteina, determinano le caratteristiche specifiche dell’organismo, come ad esempio il colore degli occhi. Le posizioni dei geni all’interno del cromosoma sono dette locus e le diverse configurazioni delle proteine sono dette alleli. La maggior parte degli organismi presentano più di un cromosoma, il cui insieme è detto genoma. Per genotipo si intende l’insieme dei geni del genoma. Il risultato finale dell’evoluzione fetale, cioè l’individuo, è detto fenotipo. La riproduzione sessuale consiste nella ricombinazione del materiale genetico dei genitori, che dà luogo a un nuovo patrimonio completo per i discendenti; possono verificarsi comunque le mutazioni su singole parti del DNA. La fitness è l’idoneità dell’individuo, ossia la probabilità che esso viva abbastanza da riprodursi.

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Il processo di smontaggio: confronto tra algoritmi di ottimizzazione ispirati alla natura

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Informazioni tesi

  Autore: Giuseppe Micoli
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2010-11
  Università: Politecnico di Bari
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Gianluca Percoco
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 141

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Parole chiave

montaggio
algoritmo genetico
ant colony optimization
disassemblaggio
aco
bco
sequenza di montaggio
matrice di interferenza
bees colony optimization

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