Algoritmo de pesquisa evolutiva (Evolutionary Search) em C++- explicação, exemplo e código

O algoritmo Evolutionary Search é um método de otimização baseado no mecanismo de evolução natural. Este algoritmo simula o processo de evolução dos indivíduos dentro de uma população através das gerações para encontrar a melhor solução para um problema.

Como funciona

1. Inicialização da população: crie uma população inicial de indivíduos gerados aleatoriamente.
2. Avaliação: Avaliar a qualidade de cada indivíduo da população com base na função objetivo ou critérios de avaliação.
3. Seleção: Selecione um subconjunto dos melhores indivíduos da população atual com base em probabilidades ou critérios de seleção.
4. Evolução: Crie uma nova geração aplicando operações de cruzamento e mutação aos indivíduos selecionados.
5. Iteração: Repita as etapas 2 a 4 em várias gerações até que uma solução satisfatória seja alcançada ou um número predefinido de iterações seja alcançado.

Exemplo: Otimizando a Fibonacci função usando a pesquisa evolutiva

Considere o problema de otimização da Fibonacci função F(x) = F(x-1) + F(x-2) com F(0) = 0, F(1) = 1. Queremos encontrar o valor de x para o qual F(x) é maximizado. O método de Pesquisa Evolutiva pode gerar uma população de valores x aleatórios, evoluí-los ao longo das gerações para encontrar o valor x ideal.

Exemplo de código em C++

#include <iostream>  
#include <vector>  
#include <cstdlib>  
#include <ctime>  
  
int fibonacci(int n) {  
    if(n <= 0) return 0;  
    if(n == 1) return 1;  
    return fibonacci(n- 1) + fibonacci(n- 2);  
}  
  
int evolutionSearchFibonacci(int populationSize, int numGenerations) {  
    srand(time(0));  
  
    std::vector<int> population(populationSize);  
    for(int i = 0; i < populationSize; ++i) {  
        population[i] = rand() % populationSize;  
    }  
  
    for(int gen = 0; gen < numGenerations; ++gen) {  
        int bestIndex = 0;  
        for(int i = 1; i < populationSize; ++i) {  
            if(fibonacci(population[i]) > fibonacci(population[bestIndex])) {  
                bestIndex = i;  
            }  
        }  
  
        // Crossover and mutation operations can be applied here  
  
        // Example: Replace the worst individual with the best individual  
        population[0] = population[bestIndex];  
    }  
  
    return population[0];  
}  
  
int main() {  
    int populationSize = 50;  
    int numGenerations = 100;  
    int result = evolutionSearchFibonacci(populationSize, numGenerations);  
  
    std::cout << "Optimal x for maximum Fibonacci value: " << result << std::endl;  
  
    return 0;  
}  

Neste exemplo, usamos o método Evolutionary Search para otimizar a Fibonacci função. Geramos uma população de valores x aleatórios, evoluímos através das gerações selecionando os melhores indivíduos e aplicando operações de cruzamento e mutação.