{"id":449,"date":"2016-01-02T14:21:17","date_gmt":"2016-01-02T16:21:17","guid":{"rendered":"http:\/\/tdibrasil.org\/?p=449"},"modified":"2021-10-12T19:38:41","modified_gmt":"2021-10-12T22:38:41","slug":"a-complexidade-irredutivel-nos-algoritmos-geneticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tdibrasil.org\/index.php\/2016\/01\/02\/a-complexidade-irredutivel-nos-algoritmos-geneticos\/","title":{"rendered":"A Complexidade Irredut\u00edvel nos Algoritmos Gen\u00e9ticos"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_6366\" aria-describedby=\"caption-attachment-6366\" style=\"width: 660px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/tdibrasil.org\/wp-content\/uploads\/2016\/01\/algx.jpg\" alt=\"\" width=\"660\" height=\"410\" class=\"size-full wp-image-6366\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-6366\" class=\"wp-caption-text\"><center>Algoritmos gen\u00e9ticos necessitam de &#8220;informa\u00e7\u00e3o ativa&#8221;.<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<strong>Dedicado a Diogenes Mota<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este pequeno texto exp\u00f5e algumas ideias claras para programadores sobre algoritmos gen\u00e9ticos, foi feito a partir de dois e-mails que enviei em 2015.<\/p>\n<hr \/>\n<p><!--more--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Uma defini\u00e7\u00e3o b\u00e1sica do que \u00e9 um algoritmo gen\u00e9tico pode ser encontrada na Wikip\u00e9dia:<\/p>\n<pre style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #333333;\"><em>Um algoritmo gen\u00e9tico (AG) \u00e9 uma t\u00e9cnica de busca utilizada na ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o para achar solu\u00e7\u00f5es aproximadas em problemas de otimiza\u00e7\u00e3o e busca, fundamentado principalmente pelo americano John Henry Holland. Algoritmos gen\u00e9ticos s\u00e3o uma classe particular de algoritmos evolutivos que usam t\u00e9cnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, muta\u00e7\u00e3o, sele\u00e7\u00e3o natural e recombina\u00e7\u00e3o (ou crossing over).<\/em><\/span><\/pre>\n<p style=\"text-align: justify;\">O sucesso do algoritmo gen\u00e9tico \u00e9 enganoso. At\u00e9 mesmo intuitivamente a no\u00e7\u00e3o que o programador tem de economia de complexidade de tempo e complexidade de espa\u00e7o aponta para um esquiva de tais solu\u00e7\u00f5es. Como diz Abel<sup>1<\/sup>:<\/p>\n<pre style=\"text-align: justify;\"><em><span style=\"color: #333333;\">\"M\u00e9todos computacionais muitas vezes empregam algoritmos gen\u00e9ticos (GA). O apelo a eles \u00e9 porque s\u00e3o modelados conforme a evolu\u00e7\u00e3o biol\u00f3gica. Esta \u00faltima \u00e9 a principal motiva\u00e7\u00e3o para se tolerar tal processo desagrad\u00e1vel e ineficiente.\"<\/span><\/em><\/pre>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ou seja, a principal motiva\u00e7\u00e3o \u00e9 realmente utilizar-se do algoritmo espec\u00edfico, o que depois \u00e9 utilizado como exemplifica\u00e7\u00e3o do sucesso da ideia darwiniana. Na verdade o sucesso dos algoritmos \u00e9 proporcional a utiliza\u00e7\u00e3o do que Ewert et al. chamaram de <strong>Informa\u00e7\u00e3o Ativa<\/strong><sup>2<\/sup>. Normalmente sempre uma entrada anterior de informa\u00e7\u00e3o determinante no sistema, independente a natureza do experimento, principalmente quando existe esta busca por adequa\u00e7\u00e3o:<\/p>\n<pre style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #333333;\"><em>Isto porque, a fim de desenvolver um algoritmo gen\u00e9tico bem sucedido, o desenvolvedor faz muitas decis\u00f5es baseadas no conhecimento do problema que ele est\u00e1 tentando resolver. Como tal, a informa\u00e7\u00e3o \u00e9 derivada a partir deste <span style=\"color: #666699;\">conhecimento pr\u00e9vio<\/span> do problema de pesquisa. <strong>Ajustar<\/strong> um algoritmo gen\u00e9tico \u00e9 outra fonte de informa\u00e7\u00e3o ativa: \u00e9 comum simplesmente porque funciona. A raz\u00e3o pela qual ele funciona \u00e9 porque explora pr\u00f3prio conhecimento do programador no problema a ser resolvido.<\/em><\/span><\/pre>\n<p style=\"text-align: justify;\">Como podemos ver acima a palavra &#8220;ajustar&#8221; est\u00e1 em negrito. Por que? Agora vem a <em>Complexidade Irredut\u00edvel<\/em> presente nos algoritmos gen\u00e9ticos. Um sistema de vari\u00e1veis aleat\u00f3rias provavelmente nunca alcan\u00e7aria qualquer estabilidade dentro dos recursos computacionais, dependendo do tamanho da entrada de dados. Um sistema com vari\u00e1veis baseadas nas tend\u00eancias da natureza seria decepcionante demais. A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 o que chamam de <strong><em>tuning<\/em><\/strong> do algoritmo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">O <strong><em>tuning<\/em><\/strong> \u00e9 o &#8220;ajuste&#8221;. Ele faz &#8220;busca&#8221; ou &#8220;escolha&#8221; por par\u00e2metros necess\u00e1rios e suficientes para o funcionamento do Algoritmo Gen\u00e9tico. Encontrar os valores de par\u00e2metros adequados para algoritmos evolutivos \u00e9 um dos grandes desafios que persistem do campo de Computa\u00e7\u00e3o Evolucion\u00e1ria.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Mas qual a natureza desse <em><strong>tuning<\/strong><\/em>?<\/p>\n<pre style=\"text-align: justify;\"><em><span style=\"color: #333333;\">Encontrar um bom conjunto de valores de par\u00e2metros \u00e9 uma tarefa de otimiza\u00e7\u00e3o complexa, com uma fun\u00e7\u00e3o n\u00e3o-linear objetiva, vari\u00e1veis que interagem, m\u00faltiplos \u00f3timos locais, ru\u00eddo (pela natureza estoc\u00e1stica dos Algoritmos Evolutivos serem ajustados), e uma falta de solucionadores de an\u00e1lise.\u00a0<\/span><strong><span style=\"color: #333333;\">Ironicamente, \u00e9 exatamente esse tipo de problemas, onde os Algoritmos Evolutivos s\u00e3o solucionadores heur\u00edsticos muito competitivos.<\/span><\/strong><span style=\"color: #333333;\">\u00a0\u00c9, portanto, uma id\u00e9ia natural para usar uma abordagem evolutiva para otimizar os par\u00e2metros de um algoritmo evolutivo.<\/span><\/em><\/pre>\n<p style=\"text-align: justify;\">Interessante que ele nem percebe que est\u00e1 gerando um algoritmo da mesma natureza para resolver o problema do algoritmo inicial, sendo assim um verdadeiro meta-algoritmo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Conclus\u00e3o<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Em suma, os algoritmos gen\u00e9ticos necessitam de uma solu\u00e7\u00e3o qual eles mesmos est\u00e3o propondo resolver. Isso caracteriza,\u00a0ironicamente,\u00a0uma necessidade circular (<i>complexidade irredut\u00edvel<\/i>).<\/p>\n<hr \/>\n<p><strong>Refer\u00eancias<\/strong><\/p>\n[1] <strong>Abel, David L.<\/strong> &#8220;The capabilities of chaos and complexity.&#8221; International journal of molecular sciences 10.1 (2009): 247-291.<\/p>\n[2]<strong> Ewert, Winston, William A. Dembski, and Robert J. Marks II<\/strong>. &#8220;Climbing the Steiner Tree&#8211;Sources of Active Information in a Genetic Algorithm for Solving the Euclidean Steiner Tree Problem.&#8221; BIO-Complexity 2012 (2012).<\/p>\n[3] <strong>Smit, Selmar K., and Agoston E. Eiben.<\/strong> &#8220;Comparing parameter tuning methods for evolutionary algorithms.&#8221; Evolutionary Computation, 2009. CEC&#8217;09. IEEE Congress on. IEEE, 2009.<\/p>\n<p><!-- B\u00f4nus pra quem olha o c\u00f3digo-fonte: Evolutionary Algorithm Parameters and Methods to Tune Them A. E. Eiben and S. K. Smit \"Finding appropriate parameter values for evolutionary algorithms (EA) is one of the persisting grand challenges of the evolutionary computing (EC) field.\" http:\/\/www.springer.com\/cda\/content\/document\/cda_downloaddocument\/9783642214332-c2.pdf?SGWID=0-0-45-1272337-p174124958 By J\u00fanior D. Eskelsen, --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div class=\"mh-excerpt\"><p>Os algoritmos gen\u00e9ticos necessitam de uma solu\u00e7\u00e3o qual eles mesmos est\u00e3o propondo resolver. 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