6 Manutenção de Diversidade em AE

Métodos de Niching
1. Visão Geral
  1. Múltiplas soluções
    1. Manutenção de diversidade
    2. Identificação de múltiplos ótimos
  2. Nicho
    1. Porção limitada de recursos
      1. Qto maior a população, menor a fração disponível
  3. Abordagem Michigan
2. Fitness Compartilhado (Fitness Sharing)
  1. Indivíduos "similares" compartilham o mesmo fitness
    1. fitness puro do indivíduo {f(xi)} dividido por um contador de nichos {ci}
  2. Contador de nichos
    1. 1. sigma_s - limiar de similaridade
        É o mesmo para todos os indivíduos
        Afeta a probabilidade de seleção do indivíduo
        alfa_s - regula a forma de função de sharing, usualmente 1
        Medidas de distância
        Genotípica ou fenotípica
  3. Distribui indivíduos em regiões promissoras
  4. Método de seleção de baixa pressão
    1. Fitness compartilhado
3. Aglomeração (Crowding)
  1. Determinar similaridade
  2. Espalhamento não é proporcional ao fitness
  3. Procedimento
4. Clearing
  1. Nicho
    1. Fitness dos melhores indivíduos
      1. Mantido
    2. Fitness dos outros indivíduos
      1. Zerado
    3. Capacidade - quantidade
      1. Parâmetro {k} do algoritmo
Métodos de Especiação
1. Indivíduos com grau mínimo de similaridade e capazes de se reproduzir
2. Restrição do cruzamento entre indivíduos similares
  1. reduz criação de indivíduos letais
3. Busca paralela dos ótimos
4. Parâmetro sigma_mate
  1. Determina a distância desejada para o cruzamento

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	Erstellt von Diego Garrido vor etwa 8 Jahre