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Un procedimento di seeding per algoritmi genetici applicati al flow-shop

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5 caratteristiche vengono propagate a tuta la popolazione. Favorendo l’accoppiamento tra gli individui più adatti vengono esplorate le aree più promettenti dello spazio di ricerca. Per avere una maggiore comprensione è necessario dare alcune indicazioni: il vettore componente, o cromosoma, è una stringa, scritta in codice binario, di 0 e 1. La codifica è la più utilizzata per varie ragioni; la principale è storica: Holland e i suoi collaboratori concentrarono il loro interesse su di essa. Fornirono una giustificazione teorica; infatti confrontarono due codifiche capaci di trasportare la stessa informazione, una con pochi alleli e stringhe lunghe (ad esempio, stringhe binarie di lunghezza 100) e l’altra con pochi alleli e stringhe corte (ad esempio, stringhe decimali di lunghezza 30). Holland sosteneva che la prima permettesse un più elevato grado di parallelismo implicito. Goldberg ha rilevato come tale rappresentazione contenga sufficienti vantaggi, anche se negli ultimi anni alcuni studiosi, principalmente Antonisse, hanno evidenziato una sua difficile applicazione in problemi di più complessa schematizzazione. Per riferirsi ai cromosomi, secondo il contesto, si possono utilizzare termini quali stringhe, vettori o soluzioni. Ogni cromosoma può essere pensato come un punto dello spazio di ricerca (insieme delle soluzioni candidate). Continuando l’analogia genetica, le variabili saranno geni, i possibili valori di ognuno di loro alleli, e la posizione di una variabile in una stringa verrà indicata come locus. Inoltre, così come in genetica si parla di genotipo per riferirsi alla costituzione genetica di un organismo o di un virus, e di fenotipo per indicare le proprietà osservabili in un organismo che risultano dall’interazione tra il genotipo e l’ambiente, nel linguaggio dei GA il primo termine indicherà una stringa codificata, il secondo sarà il set decodificato di parametri.

Anteprima della Tesi di Barbara Renda

Anteprima della tesi: Un procedimento di seeding per algoritmi genetici applicati al flow-shop, Pagina 3

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Barbara Renda Contatta »

Composta da 62 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 1873 click dal 20/03/2004.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.