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Algoritmo genetico per il problema del set covering

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Capitolo 1 Introduzione agli algoritmi genetici individui migliori delle precedenti: l’algoritmo evolve verso l’ottimo globale della funzione di fitness. In realtà, non è garantito che un GA trovi una soluzione ottima globale: un GA è in grado di trovare soluzioni buone in tempi ragionevoli. Nel modello tradizionale, i cromosomi sono stringhe di bit di lunghezza fissa e tutte le generazioni hanno la stessa dimensione (numero di individui). Ogni cromosoma rappresenta un punto nello spazio di ricerca. I più importanti operatori di ricerca sono la ricombinazione (o crossover) e la mutazione. Il crossover combina i geni tipici di due individui per produrre individui figli che ereditano caratteristiche da entrambi i genitori. La mutazione reintroduce nella popolazione materiale genetico perduto. La ricerca genetica realizza un compromesso tra ‘exploitation’ della soluzione disponibile migliore ed ‘exploration’ dello spazio di ricerca. Exploitation ed exploration corrispondono, rispettivamente, a ricerca locale e ricerca globale: un’exploitation eccessiva, può portare l’algoritmo a convergere ad una soluzione non accettabile (la ricerca resta intrappolata in un ottimo locale), mentre un’exploration eccessiva può non sfruttare appropriatamente la conoscenza già disponibile rendendo il processo di ricerca molto lento (un esempio è la ricerca casuale). 1.3 Elementi di base di un GA Vediamo ora di quali passi è composto di un GA. La nuova generazione indicata con P(t+1) è ottenuta dalla popolazione P(t) per mezzo dei seguenti passi: · Valutazione: si valuta la qualità di ogni individuo (tramite la funzione di fitness). · Selezione per riproduzione: gli individui migliori sono selezionati per la riproduzione. Sono inseriti in una popolazione intermedia P1. Gli individui 3
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Algoritmo genetico per il problema del set covering

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Informazioni tesi

  Autore: Marco Golinelli
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Camerino
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Paolo Toth
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 122

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