Implementação De Algoritmos Genéticos Programado Em Python
By Vitor Amadeu Souza
Length1h 40m
About this audiobook
A proposta deste trabalho é desenvolver a unidade fundamental dos Algoritmos Genéticos (AGs), utilizando Python como ferramenta de programação. Para isso, apresentaremos um exemplo prático que ilustra a implementação desse conceito, utilizando parâmetros como cruzamento, mutação e seleção. Ao longo do processo, abordaremos diversos exemplos que destacam tópicos essenciais para uma compreensão sólida da programação em Python, incluindo conceitos como aptidão e elitismo. O objetivo é fornecer uma base teórica e prática que permita ao leitor entender não apenas a implementação de algoritmos genéticos, mas também os princípios subjacentes à sua aplicação.
Audiobook details
GenreTechnology
Length1 hr 40 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateOct 22, 2024
LanguagePortuguese
Table of contents
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Sumário
4Capítulo I Metodologia de desenvolvimento
5Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2
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6constantes. Acompanhe um exemplo.
7posteriormente.
8linguagem. O Python possui as seguintes:
9relacionais:
10valor:
11Podemos também apresentar individualmente os caracteres
12uma string.
13teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste
14comando.
15seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.
16print(x)
17Função count()
18diferença, união, interseção e diferença simétrica.
19deste script para o Python, digitando:
20seguintes funções:
21>>> cos(pi)
22A seguir exemplos com números complexos.
23conforme ilustra o próximo exemplo.
24exemplo:
25O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja
261 x
27x.append(aux) y.append(1/(1+pow(e,-aux))) aux=aux+0.1 matplotlib.pyplot.plot(x,y) matplotlib.pyplot.xlabel('x') matplotlib.pyplot.ylabel('y') matplotlib.pyplot.show()
28propósito de saber se determinada pessoa irá ao cinema ou não. Para
29main()
30Capítulo VI
312.1 População
322.5 Seleção
332.11 Diversidade Genética
34A função crossover combina dois indivíduos (pais) para criar um
35novo indivíduo herde características de ambos os pais.
36O algoritmo continua criando novos indivíduos até que o tamanho
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