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Jupyter Notebook produzido para o projeto final da disciplina de Computação Bioinspirada
Jupyter Notebook produzido para o projeto final da disciplina de Computação Bioinspirada
Este projeto compara o desempenho do Crow Search Algorithm (CSA) e algumas de suas variantes (Advanced CSA e Variable Step CSA) com um Algoritmo Genético (GA) e uma Estratégia Evolutiva (ES) em quatro funções de benchmark: Ackley, Rastrigin, Schwefel e Rosenbrock. O objetivo é analisar a eficácia de cada algoritmo na busca pelo mínimo global dessas funções.
O GA implementado utiliza os seguintes parâmetros:
O algoritmo simula a evolução natural, onde indivíduos (soluções candidatas) são selecionados, cruzados e mutados ao longo das gerações, buscando soluções cada vez melhores.
A ES implementada utiliza a estratégia (λ, μ), com os seguintes parâmetros:
A ES gera filhos através de mutação e seleciona os melhores indivíduos para a próxima geração, iterativamente refinando as soluções. A adaptação da matriz de covariância no CMA-ES auxilia na busca direcionada pelo mínimo.
O CSA é um algoritmo de otimização baseado no comportamento inteligente de corvos em esconder e procurar comida. Ele simula o comportamento de um bando de corvos que escondem comida em caches e a recuperam posteriormente. Os corvos aprendem com os outros e tentam roubar comida dos caches dos outros. O algoritmo utiliza memória para lembrar a localização dos melhores caches encontrados.
O ACSA é uma variante do CSA com uma estratégia de passo variável. Esta variante melhora a capacidade de exploração e o desempenho de convergência do algoritmo original ao introduzir um mecanismo de ajuste de parâmetros adaptativo. Ele ajusta dinamicamente a probabilidade de consciência (AP) e o comprimento do voo (fl) ao longo das iterações.
O VSCSA é outra variante do CSA que emprega um comprimento de voo variável baseado em cossenos, adaptando-se durante a busca. Este ajuste dinâmico auxilia o algoritmo a equilibrar entre exploração e explotação do espaço de busca.
Certifique-se de ter as bibliotecas necessárias instaladas:
pip install numpy plotly matplotlib rich seaborn
Execute o notebook Projetos_Estratégia_Evolutiva.ipynb:
Você pode executar o notebook célula por célula ou executá-lo por completo. O código irá gerar gráficos e exibir resultados na saída padrão para cada função de benchmark e cada algoritmo, permitindo a comparação do desempenho.
O código coleta dados sobre o melhor fitness, o fitness médio e o desvio padrão do fitness ao longo das iterações/gerações e execuções. Os gráficos gerados permitem a visualização e comparação do desempenho de cada algoritmo em cada função. A análise desses dados permite determinar qual algoritmo obteve os melhores resultados em termos de encontrar o mínimo global e a consistência ao longo de múltiplas execuções.
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
Pibic-Pibiti-Huac /
Repositórios com notebooks de projeto de pesquisa PIBIC/PIBITI, como foco na avaliação e geração de laudos médicos produzidos no HUAC.
CeciliuSousa /
Projeto produzido para VIII Jornada da computação da UFPA - Cametá - PA : Curso Básico de Introdução ao Python com Jupyter Notebook