domitilacrispim / geneticalg

An implementation of genetic algorithms applied to two different optimization problems

Problem 1

Find the minimum value of x² + 100x - 16

Problem 2

Given a graph of a social network find the least amount of profiles that is followed by the most amount of distinct profiles

Dataset From : J. McAuley and J. Leskovec. Learning to Discover Social Circles in Ego Networks. NIPS, 2012.

Parametros para mudar

População

• n : Número de individuos da população : SPopulation.new(n,$sonet.keys)
• Mudar a forma de atualizar a população pode ser interessante

Individuo

• @@prob_mutation : Probabilidade de ocorrer uma mutação
• @@prob_crossing : Probabilidade de ocorrer um cruzmento
• a, b : Qual o intervalo de sorteio do tamanho do individuo : val = rand(a) + b
• Mudar como o cruzamento ocorre e como a mutação ocorre pode ser interessante também

Método de seleção

• sr : Alterar a quantidade de individuos selecionados : @selection.run(eval,sr)
• Alterar forma de ocorrer torneio

Algoritmo Genético

• @@generations : Número de gerações/iterações

Observação

• Olhar se o algoritmo esta com tendencia de so aumentar/diminuir nos ou se fica parado