Algoritmos Geneticos em Java

Construa passo a passo um algoritmo de Inteligência Artificial aplicado no cenário de transporte de produtos!
Algoritmos Geneticos em Java
File Size :
2.27 GB
Total length :
5h 15m

Category

Instructor

Jones Granatyr

Language

Last update

Última atualização em 1/2021

Ratings

4.7/5

Algoritmos Geneticos em Java

What you’ll learn

Aprenda na teoria e na prática os principais conceitos sobre os algoritmos genéticos, tais como: indivíduo, população, crossover/reprodução, mutação, função de avaliação/fitness e seleção de indivíduos
Implemente um algoritmo genético passo a passo em Java para resolver um problema real de transporte de mercadorias
Visualize as soluções do algoritmo genético utilizando gráficos
Utilize o algoritmo genético integrado com uma base de dados no MySql

Algoritmos Geneticos em Java

Requirements

É recomendado conhecimento sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
Conhecimentos básicos em Java são desejáveis, embora seja possível acompanhar o curso sem saber essa linguagem com profundidade
Noções sobre orientação a objetos são necessárias, principalmente conceitos como classe, objeto, atributo e método
Não são necessários conhecimentos prévios sobre Inteligência Artificial
Não são necessários conhecimentos prévios sobre banco de dados

Description

Os algoritmos genéticos são uma importante área da Inteligência Artificial que são responsáveis pela resolução de problemas complexos, tendo como base encontrar soluções para problemas de otimização e busca. Existem várias aplicações práticas deste tipo de algoritmo, as quais podem ser aplicadas na resolução de problemas em cenários comerciais do dia a dia. Um exemplo clássico é a resolução do problema de choque de horários de professores em uma escola, no qual existem diversas combinações de horários e aulas e o objetivo é construir a grade de horário dinamicamente de acordo com a quantidade de aulas e a disponibilidade de cada professor. Outros exemplos são: empresas de telecomunicações podem projetar novas redes óticas, transportadoras podem planejar melhor a rota de entrega de mercadorias, investidores podem  escolher os melhores investimentos; dentre várias outras.Baseado nisso, neste curso você vai aprender na teoria e principalmente na prática como desenvolver do zero um algoritmo genético aplicado em um cenário real de uma transportadora. Neste contexto, nós seremos consultores de uma empresa de transporte que possui vários produtos a serem transportados, porém, a empresa possui somente um caminhão disponível e com espaço limitado de armazenamento. Nosso objetivo será desenvolver um algoritmo que consiga gerar a melhor combinação dos produtos que devem ser transportados, levando em consideração o fato de que a transportadora que ganhar o máximo de dinheiro possível com o frete e ocupando o espaço disponível no caminhão.Esse tipo de algoritmo é baseado em encontrar soluções cada vez melhores a partir da evolução das gerações anteriores, sendo fundamentado nos processos naturais de evolução. E para chegar em nosso objetivo, você vai aprender os principais conceitos sobre essa técnica de inteligência artificial, tais como: população, indivíduo, crossover/reprodução e mutação. Ao final do curso, você terá um algoritmo genético completo que conseguirá resolver o problema da transportadora, o qual pode ser aplicado para outros cenários comerciais. Utilizaremos a linguagem Java para a programação das funções e desenvolveremos tudo passo a passo e com muitos detalhes, para que você tenha uma visão bem clara e didática de como esses algoritmos conseguem resolver problemas reais do cotidiano. Além disso, teremos um bônus no qual você vai aprender como criar uma tabela de produtos no MySql e aplicar nosso algoritmo utilizando os dados de uma base de dados, o que pode facilitar a adaptação do código para utilização em ambientes comerciais. Por fim, este material pode ser considerado de nível iniciante para quem está entrando tanto na área de Inteligência Artificial quanto na área de algoritmos genéticos. Porém, caso você seja de nível mais avançado, este curso poderá servir como uma ótima fonte de consulta e revisão dos conceitos.Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! 🙂

Overview

Section 1: Introdução e conteúdo do curso

Lecture 1 Problema a ser resolvido

Lecture 2 Conteúdo do curso

Lecture 3 Algoritmos evolucionários e algoritmos genéticos

Lecture 4 Mais sobre Inteligência Artificial

Section 2: Algoritmos genéticos passo a passo

Lecture 5 Instalação do Java e Netbeans

Lecture 6 Classe produtos

Lecture 7 Classe indivíduo I

Lecture 8 Classe indivíduo II

Lecture 9 Função de avaliação

Lecture 10 Crossover/reprodução – teoria

Lecture 11 Crossover/reprodução – implementação

Lecture 12 Mutação

Lecture 13 Inicialização da população

Lecture 14 Avaliação da população

Lecture 15 Melhor indivíduo

Lecture 16 Soma das avaliações

Lecture 17 Seleção dos indivíduos – teoria

Lecture 18 Seleção dos indivíduos – implementação

Lecture 19 Construção de nova geração

Lecture 20 Algoritmo genético completo I

Lecture 21 Algoritmo genético completo II

Lecture 22 Algoritmo genético completo III

Lecture 23 Gráfico das soluções

Lecture 24 Instalação do MySql

Lecture 25 Criação da tabela de produtos no MySql

Lecture 26 Algoritmo genético com banco de dados

Lecture 27 Biblioteca JGAP I

Lecture 28 Biblioteca JGAP II

Lecture 29 Biblioteca JGAP III

Lecture 30 Biblioteca JGAP IV

Section 3: Considerações finais

Lecture 31 Considerações finais

Lecture 32 Código fonte completo

Lecture 33 AULA BÔNUS

Pessoas interessadas em Inteligência Artificial,Pessoas interessadas em resolver problemas reais utilizando algoritmos genéticos

Course Information:

Udemy | Português | 5h 15m | 2.27 GB
Created by: Jones Granatyr

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