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Implementación de Algoritmo genético
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agorafobico Sin conexión
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Ing. en Sistemas
Facultad Regional Buenos Aires

Mensajes: 37
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Registro en: Feb 2011
Mensaje: #1
Implementación de Algoritmo genético Otro Inteligencia Artificial
Buenas, hice una implementación de AG que me sirvió bastante para internalizar un poco el funcionamiento. La dejo acá por si a alguien le sirve.

En este caso simplemente busco el numero más grande, pero se ve que toda la magia está en la función de adaptación.


<?php
$funcion_de_adaptacion=function($individuo) {
return $individuo;
};

$algoritmo_genetico=new Algoritmo_genetico();
$poblacion_final=$algoritmo_genetico->ejecutar($funcion_de_adaptacion);
exit();

class Algoritmo_genetico
{
const GENES_POR_INDIVIDUO=8;
const POBLACION_INICIAL=500;
const CANTIDAD_DE_INDIVIDUOS_SELECCIONADOS=20;
const CANTIDAD_DE_CRUCES_POR_INDIVIDUO=25; # Mantener la poblacion inicial constante!
const PROBABILIDAD_DE_MUTACION_DE_GEN=0.5; # Porcentaje # Mutacion simple, pero hay otros tipos de mutacion
const CANTIDAD_DE_VUELTAS_MAXIMAS=100; # Hay muchos criterios de detencion
public function ejecutar($funcion_de_adaptacion){
$poblacion=$this->generar_poblacion_inicial();
echo 'Promedio inicial de la población: '.array_sum($poblacion)/count($poblacion).PHP_EOL;
$detencion=false;
for ($i=0; $i < self::CANTIDAD_DE_VUELTAS_MAXIMAS AND !$detencion; $i++) {
$poblacion=$this->mutacion($this->cruzamiento($this->seleccion($poblacion,$funcion_de_adaptacion)));
if($i % (self::CANTIDAD_DE_VUELTAS_MAXIMAS/100)==0) {
echo 'Promedio actual: '.array_sum($poblacion)/count($poblacion).PHP_EOL;
}
}
echo 'Promedio final de la población: '.array_sum($poblacion)/count($poblacion).PHP_EOL;
return $poblacion;
}

// Poblacion inicial
private function generar_poblacion_inicial(){
$poblacion=array();
for ($i=0; $i < self::POBLACION_INICIAL; $i++) {
$poblacion[]=$this->generar_individuo();
}
return $poblacion;
}
private function generar_individuo(){
return rand(0,pow(2, self::GENES_POR_INDIVIDUO));
}
private function seleccion($poblacion,$funcion_de_adaptacion){
return $this->seleccion_ruleta($poblacion,$funcion_de_adaptacion);
}
// Seleccion
private function seleccion_torneo($poblacion){
}
private function seleccion_ranking($poblacion,$funcion_de_adaptacion) {
$ranking=array();
foreach ($poblacion as $individuo) {
$ranking[$individuo]=$funcion_de_adaptacion($individuo);
}
arsort($ranking);
return array_slice(array_keys($ranking),0, self::CANTIDAD_DE_INDIVIDUOS_SELECCIONADOS);
}
private function seleccion_ruleta($poblacion,$funcion_de_adaptacion){
$total=0;
foreach ($poblacion as $individuo) {
$total+=$funcion_de_adaptacion($individuo);
}
$ruleta=array();
$acumulado=0;
foreach ($poblacion as $individuo) {
$adaptacion= $funcion_de_adaptacion($individuo)/$total;
$acumulado+=$adaptacion;
$ruleta[]=array($individuo,$adaptacion, $acumulado);
// error_log($individuo.' : '.$adaptacion.' : '.$acumulado);
}
$poblacion_seleccionada=array();
for ($i=0; $i < self::CANTIDAD_DE_INDIVIDUOS_SELECCIONADOS; $i++) {
$rand=rand(0,10000000000)/10000000000;
$individuo_seleccionado=false;
foreach ($ruleta as $key => $array) {
if(!$individuo_seleccionado AND $rand<=$array[2]){
$individuo_seleccionado=$array[0];
}
}
$poblacion_seleccionada[]=$individuo_seleccionado;
}
return $poblacion_seleccionada;
}
private function seleccion_control_sobre_numero_esperado($poblacion){
}
private function cruzamiento($poblacion){
$poblacion_cruzada=array();
foreach ($poblacion as $key => $individuo) {
for ($i=0; $i < self::CANTIDAD_DE_CRUCES_POR_INDIVIDUO; $i++) {
$individuo_al_azar=$poblacion[rand(0,count($poblacion)-1)];
$poblacion_cruzada[]=$this->cruzar_individuos_simple($individuo,$individuo_al_azar);
}
}
return $poblacion_cruzada;
}
// Cruzamiento
private function cruzar_individuos_simple($x,$y){
$punto_de_corte=rand(0,self::GENES_POR_INDIVIDUO-1);
$x_binario=decbin($x);
$y_binario=decbin($y);
$hijo_binario=substr($x_binario,0,$punto_de_corte).substr($y_binario, $punto_de_corte);
$hijo=bindec($hijo_binario);
return $hijo;
}
private function cruzar_individuos_multipunto($x,$y){
}
private function cruzar_individuos_binomial($x,$y){
}
private function cruzar_individuos_azar($x,$y){
}
// Mutacion
private function mutacion($poblacion){
$poblacion_mutada=array();
foreach ($poblacion as $individuo) {
$poblacion_mutada[]=$this->mutar_individuo($individuo);
}
return $poblacion_mutada;
}
private function mutar_individuo($individuo){
$individuo_binario=str_pad(decbin($individuo),self::GENES_POR_INDIVIDUO,'0',STR_PAD_LEFT) ;
$individuo_mutado_binario='';
$length=strlen($individuo_binario);
for ($i=0; $i < self::GENES_POR_INDIVIDUO; $i++) {
$rand=rand(0,100);
if($rand<=self::PROBABILIDAD_DE_MUTACION_DE_GEN){
if($individuo_binario[$i]=='1'){
$individuo_mutado_binario.='0';
}
else{
$individuo_mutado_binario.='1';
}
}
else{
$individuo_mutado_binario.=$individuo_binario[$i];
}
}
return bindec($individuo_mutado_binario);
}
}


Pueden copiar el código en alguna página que permita ejecutar código PHP y ver el resultado. Por ej. http://phptester.net/
(Este mensaje fue modificado por última vez en: 16-12-2016 22:02 por agorafobico.)
16-12-2016 21:54
Encuentra todos sus mensajes Agregar agradecimiento Cita este mensaje en tu respuesta
[-] agorafobico recibio 3 Gracias por este post
DarkCrazy (18-12-2016), xavi82 (16-04-2017), chrisgel15 (30-04-2018)
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