Algoritmo genético feito para a disciplina de IA, feito em Python
Algoritmos Genéticos (AG) são implementados como uma simulação de computador em que uma população de representações abstratas de solução é selecionada em busca de soluções melhores. A evolução geralmente se inicia a partir de um conjunto de soluções criado aleatoriamente e é realizada por meio de gerações. A cada geração, a adaptação de cada solução na população é avaliada, alguns indivíduos são selecionados para a próxima geração, e recombinados ou mutados para formar uma nova população. A nova população então é utilizada como entrada para a próxima iteração do algoritmo.
A implementação do Algoritmo Genético busca, nesse caso, resolver o Problema da Mochila (Knapsack Problem). Através do procedimento padrão do AG, esse programa busca apresentar as melhores soluções aproximadas do problema citado anteriormente.
Inicialmente, uma janela aparecerá na tela aguardando a inserção de alguns dados importantes para a apresentação de uma solução. Esses dados são: pesos dos livros (devem ser inseridos de uma só vez, um ao lado do outro separados por espaço ou vírgula), os valores dos livros (devem ser inseridos igual aos pesos), a capacidade da mochila, tamanho da população, taxa de mutação (em geral, recomenda-se um valor pequeno, pois caso seja grande, a busca torna-se essencialmente aleatória), número de gerações (isto é, quantas iterações serão feitas até que o algoritmo pare - ponto de parada).
python Mochila.py
Instalação da biblioteca PySimpleGUI para execução da interface gráfica.
[Inserir informações sobre como configurar os parâmetros do algoritmo genético. Pode ser um arquivo de configuração ou instruções específicas no código.]