Visualization of genetic algorithm operation on additive decomposable functions

In the past few years, there's been a growing interest in understanding genetic algorithm behavior and problem landscapes through visualization methods. This thesis tries to give an introduction to genetic algorithms and their theory, and describes a tool that attempts to better illustrate some of the important theoretical aspects behind a genetic algorithm, operating on additive decomposable functions, through the use of black and white images, in the form of an animation. Since these theoretical aspects can be hard to understand at first, this tool can be helpful for teaching purposes since it can provide different visualizations of a genetic algorithm working and provide real examples with images that can support some of the theory behind a genetic algorithm.Inspirados pela seleção natural e pela genética, os algoritmos genéticos são métodos de otimização estocásticos utilizados para resolver problemas de otimização, tentando imitar a forma como a Natureza age. Na teoria de seleção natural, os indivíduos mais fortes de uma população sobrevivem e propagam as suas características genéticas para as gerações seguintes enquanto os mais fracos tendem a desaparecer. Na Natureza, uma população tem de se adaptar ao meio em que se encontra, mudando algumas características particulares ao longo de gerações através do uso da recombinação e da mutação. Ao trabalhar com algoritmos genéticos, um problema pode ser visto como um meio onde uma população de soluções se encontra e evolui ao longo de gerações, através do uso de uma combinação de seleção, recombinação e mutação para solucionar o problema. Podemos dizer que os algoritmos genéticos funcionam com uma população, isto é, um conjunto de soluções candidatas, que são normalmente inicializadas aleatoriamente, e que tem entre outros, dois importantes componentes, a seleção e a variação (recombinação e mutação). Para além da seleção e da variação, os algoritmos genéticos possuem outros componentes, tais como, a representação, a inicialização, a função de aptidão, a substituição da população, entre outros. Estes componentes, individualmente são fáceis de perceber, mas quando combinados, a teoria por detrás do funcionamento de um algoritmo genético é mais difícil de compreender. A teoria por detrás dos algoritmos genéticos baseia-se segundo John Henry Holland, no uso de esquemas. A teoria de esquemas de Holland, identifica as soluções como sendo parte de um conjunto de diversos padrões. Estes padrões, quanto menores e mais abrangentes, que possuam uma boa aptidão, são denominados de blocos construtores. Os algoritmos genéticos processam blocos construtores que são a chave para encontrar uma boa solução. É necessário que os blocos construtores sejam bem misturados e que cresçam em número. Para isto é essencial fornecer uma boa quantidade de blocos construtores na população inicial e o algoritmo genético deve saber escolher entre dois blocos construtores rivais. Os problemas unimodais (possuem só um máximo local), são fáceis de resolver para os algoritmos genéticos porque é fácil decidir entre blocos construtores, enquanto para problemas multimodais é mais complicado decidir entre blocos construtores devido à existência de pelo menos um máximo global e um máximo local. Neste tipo de problemas, onde se englobam as funções enganosas utilizadas nesta tese, quanto mais afastado o máximo global estiver do máximo local e quanto menor for a diferença entre eles, mais difícil se torna para os algoritmos genéticos resolverem o problema. Nos últimos anos tem existido um aumento na utilização de métodos visuais para tentar perceber melhor como funcionam os algoritmos genéticos e a teoria por detrás deles. Esta tese tenta fazer uma introdução aos algoritmos genéticos e à sua teoria, e descreve uma ferramenta que tenta ilustrar alguns dos aspetos importantes da teoria de algoritmos genéticos aplicados a funções de decomposição, com recurso a imagens a preto e branco em forma de animações. Tendo em conta que estes aspetos teóricos podem ser difíceis de compreender ao início, esta ferramenta pode ser uma boa ajuda para fins de ensino, uma vez que pode fornecer diferentes visualizações de algoritmos genéticos a trabalhar e fornecer exemplos reais com imagens para apoiar a teoria por detrás de um algoritmo genético.Universidade do Algarve, Faculdade de Ciências e Tecnologi

Simultane Erstellung von Flugplänen mit Genetischen Algorithmen : Konzeptioneller Planungsansatz und Entwicklung eines Prototypen

Algorithmus , Flugplanun

A review on probabilistic graphical models in evolutionary computation

Thanks to their inherent properties, probabilistic graphical models are one of the prime candidates for machine learning and decision making tasks especially in uncertain domains. Their capabilities, like representation, inference and learning, if used effectively, can greatly help to build intelligent systems that are able to act accordingly in different problem domains. Evolutionary algorithms is one such discipline that has employed probabilistic graphical models to improve the search for optimal solutions in complex problems. This paper shows how probabilistic graphical models have been used in evolutionary algorithms to improve their performance in solving complex problems. Specifically, we give a survey of probabilistic model building-based evolutionary algorithms, called estimation of distribution algorithms, and compare different methods for probabilistic modeling in these algorithms

Evolutionary multi-objective optimization for gating and riser system design of metal castings

The gating and riser system design plays an important role in the quality and cost of a metal casting. Due to the lack of existing theoretical procedures to follow, the design process is carried out on a trial-and-error basis. The casting design optimization problem is characterized by multiple design variables, conflicting objectives, and a complex search space, making it unsuitable for sensitivity-based optimization. In this study, a formal optimization method using evolutionary techniques was developed to overcome such complexities. A framework for integrating the optimization procedure with numerical simulation for the design evaluation is presented. The comparison between a scalar and vector optimization approach was explored using the weighted-sum and multi-objective Genetic Algorithm methods. The proposed optimization framework was applied to the gating and riser system of a sand casting and the results were compared to a popular Design-of-Experiment (DOE) method. It showed that the multi-objective method gave better results and provided more flexibility in decision making

A machine learning perspective on responsible gambling

Gamblers are frequently reminded to “gamble responsibly.” But these qualitative reminders come with no quantitative information for gamblers to judge relative product risk in skill-based gambling forms. By comparison, consumers purchasing alcohol are informed of product strength by alcohol by volume (ABV %) or similar labels. This paper uses mixed logistic regression machine learning to uncover the potential variation in soccer betting outcomes. This paper uses data from four bet types and eight seasons of English Premier League soccer, ending in 2018. Outcomes across each bet type were compared using three betting strategies: the most-skilled prediction, a random strategy, and the least-skilled prediction. There was a large spread in betting outcomes, with for example the per-bet average loss varying by a factor of 54 (from 1.1% to 58.9%). Gamblers’ losses were positively correlated with the observable betting odds across all bets, indicating that betting odds are one salient feature which could be used to inform gamblers about product risk. Such large differences in product risk are relevant to the promotion of responsible gambling

Algoritmos genéticos paralelos: uma implementação distribuída baseada em javaspaces

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Os algoritmos genéticos têm deficiências conhecidas, principalmente no que diz respeito ao alto custo computacional e a baixa qualidade das soluções devido a convergência prematura. Um algoritmo genético clássico executado em um espaço de endereçamento simples tende a alcançar um ponto de equilíbrio onde os descendentes são muito semelhantes aos seus pais. Esta diversidade limitada induz o algoritmo genético a explorar somente uma região restrita do espaço de soluções, resultando em soluções subótimas. Uma tentativa de evitar este problema é criar um ambiente onde diversas populações independentes evoluem em paralelo e, periodicamente, efetuam a troca (migração) de indivíduos objetivando evitar a convergência prematura e manter a diversidade da população. Esta pesquisa apresenta a implementação de um algoritmo genético paralelo assíncrono de granularidade grossa (coarse grain) que usa a tecnologia JavaSpaces como mecanismo de distribuição das populações e dos indivíduos migrantes. A tecnologia JavaSpaces foi usada como repositório de objetos para a efetivação da comunicação entre as diversas máquinas do ambiente distribuído. Para avaliar a funcionalidade e o desempenho do algoritmo, aplicou-se o mesmo na obtenção de soluções para o Problema do Caixeiro Viajante (PCV) com o uso de soluções conhecidas disponíveis na Internet

Evolutionary multi-objective decision support systems for conceptual design

Merged with duplicate record 10026.1/2328 on 07.20.2017 by CS (TIS)In this thesis the problem of conceptual engineering design and the possible use of adaptive search techniques and other machine based methods therein are explored. For the multi-objective optimisation (MOO) within conceptual design problem, genetic algorithms (GA) adapted to MOO are used and various techniques explored: weighted sums, lexicographic order, Pareto method with and without ranking, VEGA-like approaches etc. Large number of runs are performed for findingZ Dth e optimal configuration and setting of the GA parameters. A novel method, weighted Pareto method is introduced and applied to a real-world optimisation problem. Decision support methods within conceptual engineering design framework are discussed and a new preference method developed. The preference method for translating vague qualitative categories (such as "more important 91 , 4m.9u ch less important' 'etc. ) into quantitative values (numbers) is based on fuzzy preferences and graph theory methods. Several applications of preferences are presented and discussed: * in weighted sum based optimisation methods; s in weighted Pareto method; * for ordering and manipulating constraints and scenarios; e for a co-evolutionary, distributive GA-based MOO method; The issue of complexity and sensitivity is addressed as well as potential generalisations of presented preference methods. Interactive dynamical constraints in the form of design scenarios are introduced. These are based on a propositional logic and a fairly rich mathematical language. They can be added, deleted and modified on-line during the design session without need for recompiling the code. The use of machine-based agents in conceptual design process is investigated. They are classified into several different categories (e. g. interface agents, search agents, information agents). Several different categories of agents performing various specialised task are developed (mostly dealing with preferences, but also some filtering ones). They are integrated with the conceptual engineering design system to form a closed loop system that includes both computer and designer. All thesed ifferent aspectso f conceptuale ngineeringd esigna re applied within Plymouth Engineering Design Centre / British Aerospace conceptual airframe design project.British Aerospace Systems, Warto