Tópico: Reprodução Sexuada versus Assexuada

[Cristiano]

Bom, não sei se aqui é um bom lugar para postar isso, mas o que eu vou mostrar aqui é algo que eu venho estudando recentemente: Algoritmos Genéticos (e Programação Genética), o que são: Basicamente eu pego um vetor com várias Strings inicializadas aleatoriamente (lixo) e através de algoritmos genéticos evoluimos essas strings dando preferencias às strings  apresentando a menor diferença com a String alvo (nesse caso há um alvo pré-definido, mas o algoritmo poderia ser utilizado para evoluir até uma solução ótima não definida pelo operador, algo como: evoluir o melhor circuito para tais componentes poder realizar tais tarefas).

Bom, vamos lá, todos os exemplos vão mostrar 300 strings competindo entre si e será mostrada a melhor a cada iteração.
Reprodução sexuada funciona assim:
Temos 2 strings: a) XXXXXXXXXX e b) YYYYYYYYYY e cria-se uma string filha copiando partes das 2 em uma posição aleatória, resultando em algo como: XXXYYYYYYY ou XXXXXXYYYY.
Mutação: Quando ocorre muda uma posição determinada da String, como: a) XXXXXXXXXX vira XXYXXXXXXX  (estamos considerando apenas as letras X e Y aqui, mas não é o caso do exemplo que vai considerar todo o codigo ASCII com 256 possiveis letras.

Uma nota: Na saída, o numero entre parenteses é o "Erro", ou seja, a diferença entre a string e a string alvo, quanto menor, melhor, sendo (0) a String alvo.

Vamos lá, começando (apaguei algumas saídas para não ficar muita coisa):
Reprodução Assexuada:
 (1266) Iterações:0 Best: Nç{#´??c¡zRF"À?U?ÇN?£ÖF
 (1266) Iterações:1 Best: Nç{#´??c¡zRF"À?U?ÇN?£ÖF
 (1067) Iterações:2 Best: wqÇèvn?eÅnE. ´?+?y-?fB©V
 (1067) Iterações:3 Best: wqÇèvn?eÅnE. ´?+?y-?fB©V
 (934) Iterações:4 Best: JPÊsXBEeiªx_?l?|gK5Q?³)i
 (878) Iterações:5 Best: JPÊsXBEeiªx_?l?|gK5ÇN?£m+
 (686) Iterações:10 Best: JPÊsXBEeiÏ?*ZZR?gct^&v?
 (686) Iterações:11 Best: JPÊsXBEeiÏ?*ZZR?gct^&v?
 (564) Iterações:12 Best: JPÊsXBEec¡F+<c;R?gct^&v?
 (564) Iterações:13 Best: JPÊsXBEec¡F+<c;R?gct^&v?
 (552) Iterações:14 Best: LLwf   -@eiªF+<c;R?gct^&v?
 (477) Iterações:15 Best: LLwf?!6NTd??lKJ?gct^&v?
 (436) Iterações:18 Best: LLwf?!6NTd??lKJ?gct^sv?
 (426) Iterações:19 Best: JPwfXBEeRd??lKJ?gct^sv?
 (402) Iterações:20 Best: LLwfXBEeinx<c;R?gct^BZ?
 (389) Iterações:21 Best: JPwfXBEeinx+5?+?gct^&v?
 (374) Iterações:22 Best: LLwfXBEeinE.?lRoij??sv?
 (354) Iterações:23 Best: LpwfXBEeinx+<c;R?gctjsv?
 (337) Iterações:24 Best: LLwf?!EeTdx+5?+ogctnsZV
 (321) Iterações:25 Best: LewsXBEeiox<cJ?gct^sv?
 (297) Iterações:26 Best: LpwsXBQeinx??+ogct^sv?
 (237) Iterações:33 Best: LewfX!Qtinx??+ogctjsv?
 (141) Iterações:64 Best: LeokX!Wtinqy?Jogctjape
 (141) Iterações:65 Best: LeokX!Wtinqy?Jogctjape
 (137) Iterações:66 Best: JeokX Wtinqy?Jogctjarh
 (137) Iterações:67 Best: JeokX Wtinqy?Jogctjarh
 (134) Iterações:68 Best: LeokX Wtinqy?Jogctjarh
 (132) Iterações:69 Best: JeokX Wtinqy?Jogctjarh
 (132) Iterações:70 Best: JeokX Wtinqy?Jogctjarh
 (130) Iterações:71 Best: JeokX WtinlyzJogctjarh
 (130) Iterações:72 Best: JeokX WtinlyzJogctjarh
 (128) Iterações:73 Best: JeokX Wninly?Jogctjarh
 (126) Iterações:74 Best: JeokX WtinqyzJogctjarh
 (126) Iterações:75 Best: JeokX WtinqyzJogctjarh
 (123) Iterações:76 Best: Jeok_ WtinlyzJogctjarh
 (123) Iterações:77 Best: Jeok_ WtinlyzJogctjarh
 (121) Iterações:78 Best: Jeok_ Wtinly?Hogctjaph
 (119) Iterações:79 Best: Jeok_ WtinlyzJogctjarh
 (106) Iterações:85 Best: Heok_ WtinluzJogctjalh
 (106) Iterações:86 Best: Heok_ WtinluzJogctjalh
 (102) Iterações:87 Best: Hemk_ WninlyzHogctjalh
 (101) Iterações:88 Best: Heok_ WtrnlyzJogctjalh
 (100) Iterações:89 Best: HemkX WtrnluzHogctjalh
 (95) Iterações:90 Best: Jemk_ WtrnluzHogctjaph
 (93) Iterações:91 Best: Hemk_ Wtrnl!uzHogctjalh
 (93) Iterações:92 Best: Hemk_ Wtrnl!uzHogctjalh
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 (91) Iterações:94 Best: Heok_ WnrnlyzHogctjall
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 (1) Iterações:336 Best: Hello Worldby Cristiano!
 (0) Iterações:337 Best: Hello World by Cristiano!

Bom, 337 iterações (essa é a média, variando pouca coisa entre uma e outra tentativa)

Agora, sem mutação, para testar:
 (240) Iterações:31 Best: ?f{ok9Thih!j?6?t??nkok0
 (231) Iterações:32 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?t??nkok0
 (231) Iterações:33 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?t??nkok0
 (231) Iterações:34 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?t??nkok0
 (225) Iterações:35 Best: ?f{ok9ThihQ!j?R?g??nkok0
 (220) Iterações:36 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?t??nkok%
 (220) Iterações:37 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?t??nkok%
 (211) Iterações:38 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:39 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:40 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:41 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:42 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:43 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:44 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:45 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:46 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:146 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:147 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:148 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:149 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:150 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:151 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:152 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:153 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:154 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:155 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
 (211) Iterações:156 Best: ?f{ok9TuihQ!j?6?g??nkok%
(ad infinitum)
O que houve: Sem mutação, o código genético não muda, nova informação não é inserida, o resultado são strings imcompletas e imutáveis (o que levaria a extinção das frases já que o conteúdo é lixo).

Agora, reprodução assexuada (ou seja, a string filha é idêntica à string pai, mas a filha sofre ação da mutação).
Bom, está rodando aqui, já possui 1700 iterações e o erro ainda é de 1250, mutações é um processo lento, 3000 iterações e erro de 1209...
O problema maior: não há cooperação entre as Strings, com reprodução sexuada, 2 strings boas dão lugar a uma string melhor, com mutação isso não acontece já que é cada um por si.
Vou parar o experimento, pois estamos em 4779 iterações e o erro subiu para 1213, eis as ultimas saídas:

 (1226) Iterações:4745 Best: %æfá]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1226) Iterações:4746 Best: %æfá]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1221) Iterações:4747 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1221) Iterações:4748 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1221) Iterações:4749 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1221) Iterações:4750 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1221) Iterações:4751 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1221) Iterações:4752 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4753 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4754 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4755 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4756 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4757 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4758 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4759 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4760 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4761 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4762 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4763 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4764 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4765 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4766 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4767 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1218) Iterações:4768 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4769 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4770 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4771 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4772 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4773 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4774 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4775 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4776 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1219) Iterações:4777 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1217) Iterações:4778 Best: %æfÜ]???)n¿?*?}¦äO?wV
 (1213) Iterações:4779 Best: %æfÜU???)n¿?*?}¦äO?wV


Conclusão: Reprodução sexuada obviamente é a melhor solução que a natureza apresenta para variação genética de forma coordenada e produtiva, e rápida pois demanda poucas gerações para se adequar às mudanças no ambiente.

Espero que seja util esse texto.
Ps:Quem quiser o programa em Java, é só me avisar.  
Ultimamente venho testando Algoritmos Geneticos com minha máquina virtual do microcontrolador 8051 com o objetivo de fazer programas automaticamente, provavelmente vou ter que mudar a abordagem para algo de maior nivel, como Programação Genética, mas por hora, até que funcionou relativamente bem.

Abraços,
Cristiano

[L. Duran]

Cristiano,

Manda o programa em java pra mim, por favor.
Você que escreveu os algoritmos e as classes?

[]´s

[Cristiano]

O Duran, sim, eu escrevi a partir de um algoritmo simples, esse aqui: http://www.generation5.org/content/2003/gahelloworld.asp
Dê uma olhada, o código é em C mas é facilmente traduzivel para Java, se não servir, me avise que eu mando em Java.

abraço

[L. Duran]

Consigo ler C, mas em java é melhor. Já tenho o Eclipse instalado!
Mande no meu e-mail le.duran@terra.com.br

Abraço,

[Cristiano]

Mandei, renomeie o arquivo de java.zip.tmp para java.zip (o gmail deu um erro na hora de mandar)
Mas, ja vou avisando, o código é feio, não sou muito bom em decorar código java...
Bom, a principal função que você vai ter que mudar é a getFitness (tem duas aqui, uma para o jASM e outra para o HelloWorld).
Se quiser mudar o tipo de saída do dado, mude a variavel showIn para tpHex ou tpChr (tem mais tipo, mas só implementei esses dois).
Boa sorte, hehe

[Buckaroo Banzai]

pergunta semi-OT, me lembrei por causa disso de simulações....... queria perguntar no orkut mas me enchi daquilo....

nessas simulações "famosas" de vida artificial (que não tem muito a ver com o que foi feito aqui, na verdade), a recombinação já surgiu espontâneamente? Se não, por que não? Se sim, quantos sexos?

[Esperto]

tenho um colega que está usando algorítimos genéticos para evoluir circuitos....

[Snake]

Não tem como colocar o programa em Java como anexo aqui?

[Esperto]

pergunta semi-OT, me lembrei por causa disso de simulações....... queria perguntar no orkut mas me enchi daquilo....

nessas simulações "famosas" de vida artificial (que não tem muito a ver com o que foi feito aqui, na verdade), a recombinação já surgiu espontâneamente? Se não, por que não? Se sim, quantos sexos?

até onde conheço desses algorítimos a recombinação já é parte deles, o que vc faz é entrar com um valor que diz o quanto de recombinação (mutação, crossover, etc) e como ele vai fazer isso, pq tem vários métodos.
acho que eles não deixam a recombinação aparecer pq o objetivo normalmente é resolver um problema usando o método, e esperar que o próprio algorítimo desenvolva a troca torna ele ineficiente no começo (isso se ela surgir na interação que vc fizer, pq pode haver algumas que desenvolvam e outras que não), e vc quer que o tempo gasto seja o menor possível.

[Cristiano]

pergunta semi-OT, me lembrei por causa disso de simulações....... queria perguntar no orkut mas me enchi daquilo....

nessas simulações "famosas" de vida artificial (que não tem muito a ver com o que foi feito aqui, na verdade), a recombinação já surgiu espontâneamente? Se não, por que não? Se sim, quantos sexos?

Olha, se não me engano no Tierra surgiu reprodução sexuada espontaneamente, o autor pelo menos citava isso, claro que é essencial que a arquitetura permita que tenha mais do que um sexo.
O Tierra eu considero a melhor simulação de vida artificial, cada ser vivo é um programa em Asm e eles compartilham uma mesma área de memória.

Bom, estou mandando o programa anexado nesse post, além das recomendações anteriores, mudam o valor da variavel GA_ELITRATE para algo como 0.05,está 1f agora, senão não funciona.

flw

[Cristiano]

tenho um colega que está usando algorítimos genéticos para evoluir circuitos....

Legal, pretendo fazer isso também...  

[Unsichtbar]

tenho um colega que está usando algorítimos genéticos para evoluir circuitos....

Legal, pretendo fazer isso também...  

Algorítmos Genéticos também têm aplicações em Otimização. Pode ser aplicado como Método de Busca Aleatória para Otimização de Processos...
Até então não conhecia, começamos a ver alguns métodos de buscas (baseados em analogias com sistemas naturais para busca de pontos ótimos em problemas de otimização) na disciplina de 'Otimização de Processos'.
Existem outros métodos baseados, por exemplo, no movimento dos pássaros, cardumes e enxames: 'Particle Swarm Optimization', no comportamento de uma colônia de formigas baseado no seu mecanismo de cooperação e aprendizado: 'Ant System'...

Pra quem quiser, tem este artigo com aplicação de Algorítmos Genéticos na Otimização de Sistema para Engenharia:
http://ftp://143.54.45.100/cursos/pos/otimiza/refere~1/multio~1.pdf

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