INTELIGENCIA ARTIFICIAL
10 de junio de 2012
REA DE LA ENERGA, LAS INDUSTRIAS Y LOS RECURSOS NATURALES NO
RENOVABLESCARRERA DE INGENIERA EN SISTEMAS
10mo MDULO A
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Nombre: Leonardo David Bravo Brito
DOCENTE: Ing. Luis Chamba
LOJA ECUADOR 2012
Leonardo Bravo
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10 de junio de 2012
JGAPJGAP son las siglas de Java Genetic Algorithms Package
(paquete de algoritmos genticos para Java). Es un componente de
programacin de algoritmos genticos que se utiliza como un
framework. Los algoritmos genticos son algoritmos de bsqueda que
funcionan a travs del proceso de seleccin natural. Se inicia con un
conjunto de muestras de las posibles soluciones que luego
evoluciona hacia un conjunto de soluciones ms ptimas. Dentro del
conjunto de la muestra, las soluciones que son pobres tienden a
desaparecer, mientras que las mejores soluciones son seleccionadas
para poder reproducirse. Adems los algoritmos Genticos usan una
analoga directa con el comportamiento natural. Trabajan con una
poblacin de individuos, cada uno de los cuales representa una
solucin factible a un problema dado. A cada individuo se le asigna
un valor, relacionado con la bondad de dicha solucin. En la
naturaleza esto equivaldr al grado de efectividad de un organismo
para competir por unos determinados recursos. Cuanto mayor sea la
adaptacin de un individuo al problema, mayor ser la probabilidad de
que el mismo sea seleccionado para reproducirse, cruzando su
material gentico con otro individuo seleccionado de igual forma.
Las operaciones bsicas del algoritmo gentico son simples y
directas: Seleccin: Los cromosomas con mejor aptitud tienen mayor
probabilidad de ser seleccionados. Recombinacin: Opera sobre dos
cromosomas a la vez para generar dos descendientes donde se
combinan las caractersticas de ambos cromosomas padres. Mutacin:
modifica al azar parte del cromosoma de los individuos, y permite
alcanzar zonas del espacio de bsqueda que no estaban cubiertas por
los individuos de la poblacin actual. Reemplazo: una vez aplicados
los operadores genticos, se seleccionan los mejores individuos para
conformar la poblacin de la generacin siguiente
JGAP tiene clases e interfaces para representar: Genes (Gene),
cromosomas (Chromosome), individuos (IChromosome), la poblacin
(Genotype), la funcin de ajuste (Fitness Function) y operadores
genticos. Tambin se encarga de la simulacin de un ambiente para que
se desarrolle y sobreviva la mejor solucin. El motor gentico crea
varias soluciones (individuos) aleatoriamente con el mtodo
randomInitialGenotype(). Aplica operadores genticos (mutacin y
combinacin) para que surjan nuevas soluciones con el mtodo
evolve(). Pone a prueba cada solucin con la funcin de ajuste
evaluate(). Y por ltimo retorna el cromosoma del individuo mejor
adaptado con getFittestChromosome(). JGAP es software libre y se
puede distribuir bajo la GNU Lesser Public License 2.1 o posterior.
Para aplicaciones comerciales que no quieran publicar su cdigo
fuente deben distribuirse bajo la Mozilla Public License.
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Instalacin de JGAPPrimeramente nos dirigimos a descargar la
ltima versin de JGAP, para ello ingresamos a la siguiente direccin:
http://sourceforge.net/projects/jgap/files/
Dentro de esta pgina hacemos clic en Download
jgap_3.6.2_full.zip (10.5 MB) y esperamos a que se descargue todo
el archivo. Agregar JGAP a NetBeans IDE 6.9.1 Una vez descargando
descargado lo descomprimimos, luego nos dirigimos a NetBeans,
abrimos el proyecto ejemplo: JGAPPractica y nos vamos a la parte de
Bibliotecas.
Leonardo Bravo
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Hacemos clic derecho en Bibliotecas y
luego clic en Agregar archivo JAR/Carpeta.
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Ubicamos la direccin donde descomprimimos las libreras de JGAP,
y seleccionamos el archivo jgap y hacemos clic en Abrir.
Listo la librera se agregar a nuestro proyecto.
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Ejemplo con JGAPEn este ejemplo se muestra cmo resolver un
problema clsico de algoritmos genticos utilizando el framework
JGAP. El problema consiste en lograr juntar el monto de dinero
ingresado a la aplicacin por parmetro con la menor cantidad de
monedas posibles. Este problema se adapt para el sistema monetario
de Ecuador con la moneda de 1 dlar moneda de 50 centavos, moneda de
25 centavos, moneda de 10 centavos, Moneda de 5 centavos y moneda
de 1 centavo. En primer lugar se debe modelar el problema, para
adaptarlo a la moneda ecuatoriana; para ello nos dirigimos a la
clase CambioMinimoFuncionAptitud dentro de esta clase modificamos
el mtodo montoCambioMoneda de la siguiente forma:public static int
montoCambioMoneda(IChromosome cromosoma) { int unDolar =
getNumeroDeComendasDeGen(cromosoma, 0); int cincuentaCentavos =
getNumeroDeComendasDeGen(cromosoma, 1); int veinticincoCentavos =
getNumeroDeComendasDeGen(cromosoma, 2); int diezCentavos =
getNumeroDeComendasDeGen(cromosoma, 3); int cincoCentavos =
getNumeroDeComendasDeGen(cromosoma, 4); int unCentavo =
getNumeroDeComendasDeGen(cromosoma, 5); return (unDolar * 100) +
(cincuentaCentavos * 50) + (veinticincoCentavos * 25) +
(diezCentavos * 10) + (cincoCentavos * 5) + unCentavo; }
Luego nos vamos a la clase CambioMinimo y dentro del mtodo
calcularCambioMinimo (int Monto) cambiamos los cromosomas que
tendrn 6 genes:Gene[] sampleGenes = new Gene[6]; sampleGenes[0] =
new IntegerGene(conf, 0,
Math.round(CambioMinimoFuncionAptitud.MAX_MONTO / sampleGenes[1] =
new IntegerGene(conf, 0, 10); // Moneda sampleGenes[2] = new
IntegerGene(conf, 0, 10); // Moneda sampleGenes[3] = new
IntegerGene(conf, 0, 10); // Moneda sampleGenes[4] = new
IntegerGene(conf, 0, 10); // Moneda sampleGenes[5] = new
IntegerGene(conf, 0, 10); // Moneda
100)); // Moneda (1 dolar) (50 centavos) (25 centavos) (10
centavos) (5 centavos) (1 centavos)
Para mostrar la solucin al problema declaramos los siguientes
atributos con sus respectivos mtodos Set y Get:private static
String resultadoMonedas = ""; private static String
tiempoEvolucion, valorAptitud, totalMonedas, valorIngresado;
En el atributo resultadoMonedas se almacenar toda la distribucin
de las monedas:7 Moneda 1 dlar 1 Moneda 50 centavos,
En el de tiempoEvolucion se guardar el tiempo que se demora en
resolver el problema, el de valorAptitud permitir almacenar valor
de aptitud del cromosoma ms apto, totalMonedas tendr el
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nmero total de las monedas para el cambio y el valorIngresado se
guardar el valor en centavos que fue ingresado para realizar el
cambio.tiempoEvolucion = "" + (TiempoFin - TiempoComienzo);
valorAptitud = "" + cromosomaMasApto.getFitnessValue();
resultadoMonedas += "" +
CambioMinimoFuncionAptitud.getNumeroDeComendasDeGen(cromosomaMasApto,
Moneda 1 Dolar" + "\n"; resultadoMonedas += "" +
CambioMinimoFuncionAptitud.getNumeroDeComendasDeGen(cromosomaMasApto,
Moneda 50 Centavos" + "\n"; resultadoMonedas += "" +
CambioMinimoFuncionAptitud.getNumeroDeComendasDeGen(cromosomaMasApto,
Moneda 25 Centavos" + "\n"; resultadoMonedas += "" +
CambioMinimoFuncionAptitud.getNumeroDeComendasDeGen(cromosomaMasApto,
Moneda 10 Centavos" + "\n"; resultadoMonedas += "" +
CambioMinimoFuncionAptitud.getNumeroDeComendasDeGen(cromosomaMasApto,
Moneda 5 Centavos" + "\n"; resultadoMonedas += "" +
CambioMinimoFuncionAptitud.getNumeroDeComendasDeGen(cromosomaMasApto,
Moneda 1 Centavos" + "\n";
0) + "
1) + "
2) + "
3) + "
4) + "
5) + "
valorIngresado = ""+
CambioMinimoFuncionAptitud.montoCambioMoneda(cromosomaMasApto);
totalMonedas = ""+
CambioMinimoFuncionAptitud.getNumeroTotalMonedas(cromosomaMasApto);
Se agreg el siguiente mtodo en vez del main para poder ejecutar
el algoritmo, este recibe el monto en dinero por parmetro para
determinar la cantidad mnima de monedas necesarias para
formarlo.public static void ejecutarCambio(int monto) { try {
//monto = Integer.parseInt(args[0]); } catch (NumberFormatException
e) { JOptionPane.showMessageDialog(null, "El (Monto de dinero) debe
ser un numero entero valido"); System.exit(1); } if (monto < 1
|| monto >= CambioMinimoFuncionAptitud.MAX_MONTO) {
OptionPane.showMessageDialog(null, "El monto de dinero debe estar
entre 1 y " + (CambioMinimoFuncionAptitud.MAX_MONTO - 1) + "."); }
else { try { calcularCambioMinimo(monto); } catch (Exception ex) {
Logger.getLogger(CambioMinimo.class.getName()).log(Level.SEVERE,
null,ex); } } }
Para darle un valor agregado al algoritmo se agreg una ventana
(JFrame) llamado CambioMinimoFrame dentro de esta se cre un objeto
de clase CambioMinimo para hacer uso de sus mtodos.CambioMinimo
cambioMinimo = new CambioMinimo();
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Se cre dos mtodos, el uno para controlar cuando ingrese letras o
caracteres en la caja de texto del valor y el otro cuando no se
ingresa nada en la caja de texto:public boolean
verificaNumero(String valor) { boolean verf = false; int cont = 0;
for (int i = 0; i < valor.length(); i++) { if
(Character.isDigit(valor.charAt(i))) { cont++; } } if (cont ==
valor.length()) { verf = true; } return verf; } public boolean
verificaCampos(String valor) { if (valor.isEmpty()) { return true;
} return false; }
Dentro de la clase CambioMinimoFrame se agreg los eventos en el
botn CALCULAR CAMBIO y Nuevo Valor.private void
btnCalcularCambioActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {
if (this.verificaCampos(jTextField1.getText())) {
JOptionPane.showMessageDialog(null, "ADVERTENCIA: Los campo valor
esta vacio"); } else { if
(this.verificaNumero(jTextField1.getText())) { String valor =
jTextField1.getText(); int monto = Integer.parseInt(valor); try {
cambioMinimo.ejecutarCambio(monto); } catch (Exception ex) {
Logger.getLogger(CambioMinimoFrame.class.getName()).
log(Level.SEVERE, null, ex); }
jTextArea1.setText(cambioMinimo.getResultadoMonedas());
jTextField1.setEditable(false);
jTextField2.setText(cambioMinimo.getTiempoEvolucion());
jTextField3.setText(cambioMinimo.getValorAptitud());
jTextField4.setText(cambioMinimo.getValorIngresado());
jTextField5.setText(cambioMinimo.getTotalMonedas()); } else {
JOptionPane.showMessageDialog(null, "ADVERTENCIA: ingrese el valor
en numeros"); } } Configuration.reset(); }
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INTELIGENCIA ARTIFICIALprivate void
btnNuevoValorActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {
jTextArea1.setText(null); jTextField1.setText(null);
jTextField2.setText(null); jTextField3.setText(null);
jTextField4.setText(null); jTextField5.setText(null);
jTextField1.setEditable(true);
cambioMinimo.setResultadoMonedas(""); }
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Ejecucin del Programa Primero ingresamos el monto que deseamos
que se haga el cambio en este caso ingresamos 797 lo cual equivale
a 7 dlares y 97 centavos, y hacemos clic en CALCULAR CAMBIO.
Esperamos, luego el algoritmo nos mostrar en la ventana la mejor
forma de dar cambio.
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Al hacer clic en Nuevo Valor todos los campos se limpiarn y
permitir poder ingresar un nuevo monto a calcular.
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