Implementação de Algoritmo Genético - Problema da mochila - Python
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- เผยแพร่เมื่อ 30 ก.ค. 2024
- Link do Relatório: docs.google.com/document/d/1e...
Link do Código: github.com/FredericoBender/Al...
00:00 Apresentação e o problema
00:53 Código Principal / Main
02:56 Função Evolve
03:36 Fitness
05:14 Reprodução + Seleção Roleta
08:47 Mutação
10:21 Execução demonstrativa
13:05 Fim
Eu? Nem tava sabendo que tava fazendo esse trabalho
Excelente trabalho. Parabéns
Belo código, obrigada pela explicação
Muito bom o trabalho, parabéns
Adorei esse video. Eu não sei nada de pyton mas mesmo assim entendi tudo. Muito bom!
Bacana, Frederico! Estou trabalhando na otimização de ganhos de controladores adaptativos atualmente e estou testando GA e Particle Swarm com Matlab.
Teu algoritmo e teu relatório ajudaram meu entendimento do funcionamento prático do GA.
Obrigado!
Quais resultados obteve amigo?o enxame performou?
@@MarcusViniciusET Sim, cara, funcionou bem. Usei para fazer um self-tunning de controladores adaptativos diretos. Como estudo de caso, apliquei no controlador da minha tese de doutorado. O resultado foi bem bom... Ficou com melhor performance do que a solução inicial de parâmetros que eu havia regulado empiricamente. :)
O artigo está em revisão na Elsevier Control Engineering Practice.
@@HollwegX mas como vc fez identificação do modelo? Ou vc aplicou direto da planta pra medir a performance? Ou foi tudo em ambiente de simulação?
@@MarcusViniciusET salve Marcus. O modelo matemático da planta eu já tinha em Matlab. Então, apliquei o PSO para achar os valores iniciais que melhor sintonizassem meu controlador... Uma vez que o controlador é adaptativo, espera-se que os parâmetros sejam atualizados a cada iteração até a convergência (regime permanente).
Fiz tudo em Matlab e obtive os parâmetros otimizados, com esses parâmetros fui pro PSIM no modelo físico do conversor e depois para a bancada tirar resultados experimentais. Uma vez que os modelos físico - elétrico - matemático são compatíveis, funcionou bem experimentalmente sem nenhum ajuste.
@@HollwegX Estou com um desafio de encontrar o Função de transferência mais representativa do meu processo com AG, mas é difícil descobrir a melhor função fitness... Nem achei anda na literatura, somente AG para os ganhos do controlador já com modelo de planta definidos!
Muito bom.
Obrigado cara, to a dias procurando algum vídeo sobre esse problema e o teu foi o mais simples de entender que eu achei até agora. Só uma pergunta, você disse aos 7:00 que esse trecho do código serve pra evitar o elitismo no código. Mas se eu quiser que o código tenha elitismo, é só remover essa parte ou tem alguma outra alteração necessária?
isso, é só apagar linhas 37 e 38 com o if condicional :)
Ficou top seu trabalho, mas poderia mostrar os filhos que sofreram mutação separados!!!
É possível implementar em PHP ou JAVA?
com certeza sim
Como que coloca o terminal do CS code a direita? kkk
Estou iniciando nesse ramo. Estou usando o spyder. Não consigo rodar. Ele não acha o pacote genetic2020. Já procurei e não acho para instalar. Tem alguma dica?
Link da pasta com arquivo tá na descrição
@@fredericobender4776 Rodou. Obrigado. Teu código vai me ajudar bastante
Opa! Vc poderia ter usado alguma biblioteca de algoritmo genético? Pq não optou por usar?
Era pra uma matéria da faculdade, o intuito era entender como esse tipo de algoritmo funciona
@@fred_tecnologia Qual biblioteca vc recomenda pra facilitar e otimizar o código? Ou pra um problema atual, relacionado a ganhos controladores PID, vc recomenda utilizar a construção do algoritmo modulando por funções?
@@MarcusViniciusET nunca trabalhei com isso usando algoritmos em python, infelizmente não sei te dizer
@@MarcusViniciusET bbt deap
Possible utlizar com NFT?
Fazendo as alterações necessárias, sim!
Eu não entendi nada. Mas achei demais