Sisteme de Programe pentru Timp Real

Aplicarea algoritmilor genetici asupra unei populatii de programe

Indivizii = nu gene cu dim fixe ci programe

Op genetici:

crossover (2 parinti)

reproducere (1 parinte)

mutatie

duplicare gene

stergere gene

Programele = arbori sintactici

max(x * x, x + 3 * y)

Noduri interne = functii

Frunze = terminale

Programe = compuse din rutine

Set de arbori (rutine) grupate intr-o radacina

Nr, tip, structura rutine = arhitectura

Arborii – notatie prefixata (S-expression)

(max (* x x) (+ x (* 3 y)))

Descriere de nivel inalt

Set de terminale (vars, funct cu 0 args, const)

Set de functii (aritmetice, conditionale)

Fitness (explicit sau implicit)

Parametrii de control al AG

Conditia de terminare si metoda de alegere a rez

Ex:

Tragerea la tinta

Aspersoare

Robot care se deplaseaza

Populatie generata aleator cu programe compuse din functii si terminale

Repeta pentru mai multe generatii

Executa fiecare program si determina fitness

Selectioneaza cf schemei de selectie

Creaza noi indivizi prin aplicarea op gen:

Reproductie: copiaza individ

Crossover: creeaza 2 descendenti din 2 parinti sau 1 parinte

Mutatie: asupra unui individ existent in populatie

Operatii de alterare a arhitecturii – asupra unui individ

3. Testeaza cond de terminare

Populatie generata aleator cu programe compuse din functii si terminale

Construieste aleator arborele pana la o adancime maxima

Metoda “Full” – numai functii pana la nivelul frunzelor

Metoda “Grow” – functii si terminale pe orice nivel.