Evolver 4.0 Introdu

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Evolver 4.0Introdução ao Uso da Ferramenta
Prof. Marco Aurélio C. Pacheco
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Evolver 4.0 - Palisade Corp.

• Otimizador Genético Add-in para o Excel
• Permite especificar
• Operadores Genéticos
• Método de Solução (representação, manipulação)
• Parâmetros (população, taxas, condição parada,
  etc)
• Visualização de resultados (Evolver Watcher)
• Inclui Examples de aplicações e Tutorial
• Versão trial (10 dias ou 100 runs) pode ser
  obtida no site www.palisade.com

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Características dos Modelos Genéticos do Evolver

• Reprodução Steady State
• Uniform Crossover
• Normalização Linear (Rank Based Selection )
• Outros Operadores Genéticos e Heurísticos
• Retrições Range, Soft, Hard
• Problemas Minimum, Maximum, Closest_Value To
• 6 Métodos de Solução (Solving Methods)

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Interface com Excel

• Células do Excel podem ser
• Ajustáveis (cromossoma)
• conjunto de variáveis (genes), representando uma
  solução do problema (cromossoma), cujos conteúdos
  serão manipulados e alterados pelo Evolver.
• Função de Avaliação
• função (Excel) que calcula a avaliação numérica
  dos cromossomas.
• Diretórios Dtools
• Evolve32
• Examples
• System

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Solving Methods

• Definem representação e operadores
• Métodos principais
• Recipe Solving Method
• Order Solving Method
• Grouping Solving Method
• Métodos originados a partir dos principais
• Budget Solving Method
• Project Solving Method
• Schedule Solving Method

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Recipe Solving method

• Método Receita de Bolo onde as variáveis podem
  ser ajustadas independentemente umas das outras.
• Restrição apenas do domínio (mín, máx)
• Cromossoma Outros Cromossomas Possíveis
• Original

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Order Solving Method

• Busca a melhor maneira de ordenar os itens de uma
  lista.
• Valores dos itens devem ser definidos nas células
  Excel ajustáveis, antes da execução.
• Cromossoma Outros Possíveis Cromossomas
• Original

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Grouping Solving Method

• Usado em problemas que envolvem múltiplas
  variáveis para serem arranjadas em grupos.
• grupos símbolos diferentes co cromossoma
• EX Agrupar 80 investimentos em 5 carteiras de
  modo que o valor das carteiras seja o mais
  próximo possível.

Investimentos
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Budget Solving Method

• Similar ao Recipe com a restrição de que a soma
  das variáveis deve se manter constante.
• Encontrar a melhor maneira de distribuir o
  orçamento anual entre departamentos
• Cromossoma Outros Possíveis Cromossomas
• Original
• A soma permanece constante e igual a 223.5.

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Project Solving Method

• Similar ao Order , exceto que certos itens
  (tarefas) devem atender a restrições de
  precedência.
• Encontrar a menor rota entre cidades, garantindo
  que certas cidades são visitadas antes de outras.

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Schedule Solving Method

• Similar a Grouping, onde tarefas com a mesma
  duração são escalonadas em n time blocks
• Restrições 1(with), 2(not with), 3(before),
  4(at), 5(not after), 6(not before), 7(not at),
  8(after).
• Tarefa Restrição Tarefa/Time Block
• 5 4 2 5 deve ocorrer no time block 2
• 12 2 8
• 2 3 1
• 7 1 5 7,5 devem ocorre no mesmo block
• 6 2 4 6 não deve ocorrer com 4
• 9 3 1

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Restrições

• Problemas podem envolver restrições nos valores
  das variáveis ou no resultado para se encontrar
  uma solução viável.
• Há 3 tipos de restrições nos valores das células
• Range domínio (mín,máx) dos valores das
  variáveis.
• Hard devem sempre ser satisfeitas (recalc x
  trial).
• Soft desejáveis mas podem ser relaxadas num
  compromisso por maior aptidão.

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Funções Penalty

• Restrições Soft podem ser criadas através de
  funções que penalizam soluções inválidas.
• Função Penalty
• Penalty f (desvio_do_objetivo)
• Se restrição Soft não foi atendida
• Avaliação (cromossoma) Avaliação - Penalty (se
  máx)
• Avaliação (cromossoma) Avaliação Penalty (se
  mín)
• Método Budget contém função penalty intrínseca
  para manter a soma das variáveis constante.

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Exemplo

• Investidores desejam minimizar o risco e
  maximizar o retorno de investimentos.
• Suponha as seguintes escalas
• Risco entre 0, 1
• Retorno entre 0,5
• Se ambos igualmente importantes
• target cell return - (risk 5)
• Se buscamos investimentos com risco lt 0,3
• If(riskgt.3,-1,0) / IF(condition, thenTrue,
  elseFalse)
• ? target cell return - (risk 5) - 1, se risk
  ? 0,3
• ? target cell return - (risk 5) , se
  risk ? 0,3

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Operadores

• Crossover Uniforme
• Mutação
• Linear Operators
• Boundary Mutation
• Cauchy Mutation
• Non-uniform Mutation
• Arithmetic Crossover
• Heuristic Crossover
• Para o conjunto de operadores selecionado,
  Evolver apresenta o desempenho de cada um no log
  file.

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Visualização de Resultados

• Evolver Watcher
• ferramenta stand-alone com várias funções
• Evolver Log
• arquivo com resultados para relatório,
  comparação e dados para a re-execução do GA
• Status Bar
• best, valores originais, recalcs (total de
  cálculos do modelo) e trials (soluções válidas) e
  tempo
• Células Ajustáveis
• valor das variáveis e avaliações (todos ou best)

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Evolver Watcher

• Progress Graph
• best e média da população corrente
• Population Settings
• ajuste de taxas de crossover e mutação
• Population Bar Graph
• distribuição dos organismos da população
  (avaliação)
• Population Report
• resumo da evolução
• Color Table
• diversidade da população (convergência)
• Population Chart
• valores dos cromossomas e aptidões

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Exemplos do Evolver

• Advertising Selection B
• Alphabetize R
• Assignment of Tasks O
• Bakery R
• Budget Allocation B
• Chemical Equilibrium R
• Class Scheduler S
• Code Segmenter G
• Dakota Routing With P Constraints
• Job Shop Scheduling O

• Radio Tower Location R
• Portfolio Balancing G
• Portfolio Mix B
• Power Stations R
• Purchasing R
• Salesman Problem O
• Space Navigator R
• Trader R
• Transformer R
• Transportation R

Recipe, Budget, Order, Grouping, Project, Schedule