Inteligenci Artificial

Questão 1. O que é explosão combinatória? Por que é indicado utilizar um algoritmo genético

ao invés de tradicional quando há explosão combinatória? Quais as diferenças entre um

algoritmo tradicional e um algoritmo genético?

Uma condição inerente a certos tipos de problemas matemáticos nos quais um

pequeno aumento no tamanho do problema (número de elementos de dados ou

parâmetros operacionais) pode levar a um imenso aumento no tempo necessário para a

obtenção da resposta

Algoritmos Genéticos são muito eficientes para busca de soluções ótimas, ou

aproximadamente ótimas em uma grande variedade de problemas, pois não impõem

muitas das limitações encontradas nos métodos de busca tradicionais.

Algoritmos genéticos diferem dos algoritmos tradicionais de otimização em

basicamente quatro aspectos:

• Baseiam-se em uma codificação do conjunto das soluções possíveis, e não nos

parâmetros da otimização em si;

• Os resultados são apresentados como uma população de soluções e não como

uma solução única;

• Não necessitam de nenhum conhecimento derivado do problema, apenas de uma

forma de avaliação do resultado;

• Usam transições probabilísticas e não regras determinísticas.

Questão 2. O que é um cromossomo? No problema do cavalo o que cada cromossomo e gene

representa? Por que são 63 genes?

Cromossomo (genótipo) - cadeia de bits que representa uma solução possível para

o problema.

O funcionamento celular é representado por uma coleção de genes organizados

seqüencialmente em uma estrutura chamada cromossomo. O gene é a unidade básica das

características do ser vivo. Definiu-se que o cromossomo para este problema, possui 64

genes (quantidade de casas de um tabuleiro de xadrez) e mais um campo que armazenará

o fitness (avaliação), ou seja, o grau de adaptabilidade do cromossomo de acordo com o

meio ambiente, fenótipo.

0 1 2 3 4 5 6 7 ... 63

Questão 3. Qual é o objetivo principal do algoritmo genético utilizado no problema do cavalo?

Algoritmos Genéticos são algoritmos de otimização global, baseados nos

mecanismos de seleção natural e da genética. Eles empregam uma estratégia de busca

paralela e estruturada, mas aleatória, que é voltada em direção ao reforço da busca

de pontos de "alta aptidão", ou seja, pontos nos quais a função a ser minimizada (ou

aximizada) tem valores relativamente baixos (ou altos).

Apesar de aleatórias, as estratégias de busca não são caminhadas aleatórias não

direcionadas, pois exploram informações históricas para encontrar novos pontos de busca

onde são esperados melhores desempenhos. Isto é feito através de processos iterativos,

onde cada iteração é chamada de geração.

Questão 4. Qual será a nota de cromossomo da coordenada x=3 e y=3 com os seguintes

genes:

361814251588247583435355434346755442257757283273733764656248211

Questão 5. Em qual método e classe ocorre a reprodução entre dois cromossomos?

Na classe AlgoritmoGenetico.java método crossover(cromossomo pai, comossomo mãe)

Questão 6. Qual