sisteme inteligente de suport decizional · studiu de caz optimizare multiobiectiv Ș.l.dr.ing....
Post on 28-Feb-2020
5 Views
Preview:
TRANSCRIPT
SISTEME INTELIGENTEDE SUPORT DECIZIONAL
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
2
Cuprins
➢ Optimizare multiobiectiv➢ Aplicații ale AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
3
Să ne aducem aminte...Algoritmi genetici (AG)
➢ tehnici de căutare și optimizare, având ca punct de porniremetafora biologică a moștenirii genetice și evoluției naturale
John Henry Holland, 1960
➢ teoria evoluționistă a lui Darwin (1896) – “survival of the fittest”➢ populația evoluează, prin mecanisme de inspirație biologică: selecție, încrucișare, mutație
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
4
Să ne aducem aminte...Structura unui AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
5
Optimizare multiobiectiv➢ Ce înseamnă optimizare multiobiectiv?➢Ce înseamnă front Pareto?➢ Studiu de caz
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
6
MOO (multiobjective optimization)
➢ mai multe obiective (criterii) care trebuie optimizate
(îndeplinite) simultan
➢ obiectivele sunt de cele mai multe ori contradictoriiconflicting objectives (goals)
vs. SOO (single objective optimization)➢ un singur obiectiv (criteriu) care trebuie optimizat
Optimizare multiobiectiv
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
7
Metode de rezolvare a problemelor de tip MOO
Optimizare multiobiectiv
❑ Real MOO – Pareto frontier, multiple solutions – multibjective ranking to order solutions
❑ Transform MOO into SOO – weighted sum between objectives; single solution
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
8
Front Pareto = granița dintre regiunea în care toate cerințele sunt satisfăcute (feasible points) și cea în care cerințele nu sunt satisfăcute (infeasible point)
Optimizare multiobiectiv
Fie o problemă MOO cu 2 obiective, f1 și f2.
O soluție x domină o soluție y dacă soluția x este cel puțin la fel de bună ca soluția y în îndeplinirea oricărui obiectiv, și strict mai bunădecât soluția y în cel puțin un obiectiv.
Puncte albastre – soluții non-dominate == Front Pareto
Puncte roșii – soluții dominate
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
9
Studiu de caz
Optimizare multiobiectiv
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Să se afle x care minimizează {f1(x), f2(x)} unde:
f1(x) = (x + 2)2 – 10f2(x) = (x - 2)2 + 20
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
10
Studiu de caz
Optimizare multiobiectiv
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
f1(x) = (x + 2)2 – 10f2(x) = (x - 2)2 + 20
f1min = -10, x = -2
f2min= 20, x = 2
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
11
Studiu de caz
Optimizare multiobiectiv
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
❑ Real MOO
Ierarhizarea indivizilor – fiecare individ din populație primește un rang, conform calității sale
Rang 1: Indivizii non-dominați – soluții optimale Pareto – front Pareto
Rang 2: indivizi dominați doar de indivizi de rang 1
Rang 3: indivizi dominați doar de indivizi de rang 1 și rang 2…
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
12
Studiu de caz
Optimizare multiobiectiv
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
❑ Real MOO
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
13
Studiu de caz
Optimizare multiobiectiv
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
❑ Real MOO
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
14
Studiu de caz
Optimizare multiobiectiv
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
❑ Real MOO
Soluția finală este aleasă de utilizator
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
15
Studiu de caz
Optimizare multiobiectiv
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
❑ Transformare MOO în SOO
f1(x) = (x + 2)2 – 10f2(x) = (x - 2)2 + 20
f(x) = w1*f1(x) + w2*f2(x)
Soluția finală variază în funcție de ponderi!
w1 = 0.75 w2 = 0.25
w1 = 0.2 w2 = 0.8
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
16
Aplicații ale AG➢ Care sunt domeniile în care AG sunt folosiți cu succes?➢ Care sunt avantajele/dezavantajele folosirii AG?➢ Aspecte de implementare
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
17
Domenii de aplicabilitate pentru AG➢ automotive design- compoziția materialelor - forma aerodinamică
➢ engineering design- optimizarea proiectării structurale și operaționale- aplicații CAD
Aplicații ale AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
18
Domenii de aplicabilitate pentru AG➢ hardware evolutiv= circuite electronice care pot evolua în noi configurații- auto-adaptive, auto-reparabile
➢ rutare optimizată în rețele de telecom- anticiparea nevoii de re-rutare- optimizarea poziționării stațiilor de bază/routerelor
Aplicații ale AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
19
Domenii de aplicabilitate pentru AG➢ creativitate artificialăScop: modelarea, simularea și replicarea creativității umane- muzică, pictură- sisteme pentru persoane cu handicap
➢ biomimetică= dezvoltarea de tehnologii sustenabile, inspirate de natură
Ex.: velcro (scai) – 1948 (George de Mestral),fotosinteză artificială, etc
Aplicații ale AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
20
Domenii de aplicabilitate pentru AG➢ jocuri pe calculatorSims, jocuri de strategie- AG “învață” și încorporează strategii
➢ criptare și spargere de coduri
➢ strategii financiare și de investiții
➢marketing, etc.
Aplicații ale AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
21
Domenii de aplicabilitate pentru AGEvolution of Monalisa
Formularea problemei:Să se realizeze o replică cât mai bună a tabloului
Monalisa, folosind 50 de poligoane semi-transparente.
http://www.youtube.com/watch?v=eHWZcPLRMjQ
Populație: 2 indiviziFuncție obiectiv: distanța pixel cu pixel dintre imaginea dorită și imaginea obținută
http://rogeralsing.com/2008/12/07/genetic-programming-evolution-of-mona-lisa/
Aplicații ale AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
22
Avantaje➢ concepte simple➢ structură modulară➢multi-criteriu, multi-obiectiv➢ se comportă bine și pentru date cu zgomot➢ îmbunătățire cu fiecare iterație➢ se pot exploata oricând soluții anterioare
Dezavantaje➢ nu garantează obținerea optimului global➢ pentru aplicații în timp real, este necesară testarea prealabilă pe un model
Aplicații ale AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
23
Aspecte de implementare
➢ reprezentarea datelor – valori binare/reale, alfabet
➢ definirea funcției obiectiv
“Solution is only as good as the objective function”
➢ dimensiunea populației
➢metode și parametri pentru operații (selecție, recombinare, mutație)
➢ condiția de oprire a algoritmuluinumăr de iterații, timp, variația funcției obiectiv
Aplicații ale AG
Ș.l.dr.ing. Laura-Nicoleta IVANCIU, Sisteme inteligente de suport decizional
Curs 11 – Optimizare multiobiectiv. Aplicații ale AG.
top related