Paradigmas de programación

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¡Bienvenidos!

MSc. Adrián Égüez

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Resultados de aprendizaje

MSc. Adrián Égüez

Discriminar los diferentes paradigmas de programación y sus campos de aplicación. 

Conocimiento

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Resultados de aprendizaje

MSc. Adrián Égüez

Abstraer problemas de tal manera que le permitan crear soluciones basadas en uno o varios paradigmas de programación.

Destrezas

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Resultados de aprendizaje

MSc. Adrián Égüez

Practicar la ética investigativa, responsabilidad social y rigurosidad científica en la generación de prototipos y asesoría sobre los paradigmas, metodologías y lenguajes de programación demostrando honestidad, responsabilidad, dedicación y colaboración.

Valores y Actitudes

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

¿Qué es paradigma? 

Conceptos - Paradigma

An example that serves as pattern or model.

A pattern that serves as a school of thoughts for programming of computers

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

¿Qué es una técnica de programación? 

Conceptos - Técnica de Programación

Related to an algorithmic idea for solving a particular class of problems

EX: Divide and conquer

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Conceptos - Técnica de Programación

EX: Program development by stepwise refinement

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Conceptos - Técnica de Programación

In each step, one or several instruction of the given program are decomposed into more detailed instructions. This successive decomposition or refinement of specifications terminates when all instructions are expressed in terms of an underlying computer or programming language, and must therefore be guided by the facilities available on that computer or language.

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Conceptos - Estilo de programación

¿Qué es estilo de programación? 

The way we express ourselves in a computer program

Related to elegance or lack of elegance

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Conceptos - Cultura de programación

¿Qué es cultura de programación? 

The totality of programming behavior, which often is tightly related to a family of programming languages

The sum of a main paradigm, programming styles, and certain programming techniques

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Capitulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Paradigma Imperativo

First do this and next do that

Adjective:
Expressing a command or plea

Noun: Command or an order.

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

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Paradigma Imperativo

Meassurable effect program state

 Basic idea is the command: ->

Order is Important

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

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Paradigma Imperativo

Incremental change of the program state as a function of time

Discipline and idea

Similar to descriptions of everyday routines

Assignment, IO, procedure calls

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Paradigma Imperativo

Fortran, Algol, Pascal, Basic, C

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Paradigma Imperativo

Abstracts one or more actions to a procedure, which can be called as a single command

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Paradigma Imperativo

Memory locations and programmers can modify the contents of variables using assignments

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Paradigma Declarativo

Describe a particular class of problems itself

Are equipped with tools that allow them to abstract from details of the implementation

Concentrate on details of the problem

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Paradigma Declarativo

Hiding implementation details can be considered a handicap for programmers because access to low-level details provides a high degree of flexibility

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

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Paradigma Declarativo

 However, a lot of flexibility implies a lot of potential for errors, and, more importantly, less potential for abstraction

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Capítulo 1: Paradigmas de Programación

MSc. Adrián Égüez

Paradigma Declarativo

 EX:

Web App C

Web App Assembly

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

MSc. Adrián Égüez

Conceptos

An imperative program means to execute commands

 Functional program means to evaluate expressions

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

MSc. Adrián Égüez

Conceptos

Functions in a functional program are functions in a mathematical sense

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

MSc. Adrián Égüez

Conceptos

The result of a function call depends only on the values of the arguments

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

MSc. Adrián Égüez

Conceptos

Imperative Programming

Functions

Output

Input

Other variables

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

MSc. Adrián Égüez

Conceptos

Imperative Programming

Functions

Output

Input

Other variables

SIDE EFFECTS

Changed values of other variables

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

MSc. Adrián Égüez

Conceptos

Functional Programming

Output

Input

NO
SIDE EFFECTS

NO
OTHER VARIABLES

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

MSc. Adrián Égüez

Conceptos

The result of evaluating an expression is determined only by the parts of the expression

-

Not by evaluation order

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

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Type polimorfism

length::[a] -> Int

The type a used as argument to the list type constructor [ ] represents an arbitrary type

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

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Type polimorfism

Type polymorphism allows us to use type variables that represent arbitrary types

Helps to make defined functions more generally applicable

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

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High order functions

Functions in a functional program can not only map data to data

Helps to make defined functions more generally applicable

f o g -> f ( g (x) )

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

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Lazy evaluation

Delays the evaluation of an expression until its value is needed

Can be faster than eager evaluation because unnecessary computations are skipped

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

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Eager Evaluation

 Most programming languages use eager evaluation 

All expressions are evaluated as soon as they are bound to a variable

Each argument is evaluated exactly once

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

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Characteristics

Don't support if / else / switch

Abstraction, Encapsulation, Inheritance, and Polymorphism

Use function calls

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Capítulo 2: Paradigma Funcional

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Characteristics

Easy to test

No mutable / Parallel Programming

No state / No errors

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Capítulo 3: Paradigma Orientado a Objetos

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Conceptos

Uses Mutable data

Follows Imperative Programming Model

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Capítulo 3: Paradigma Orientado a Objetos

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Conceptos

Focus is on POO “How you are doing” / FP "What are you doing"

Its methods can produce serious side effects

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Capítulo 3: Paradigma Orientado a Objetos

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Conceptos

Flow control is done using loops and conditional statements.

Its methods can produce serious side effects

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Capítulo 3: Paradigma Orientado a Objetos

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Conceptos

 POO Loop vs FP Recursion for iterate Collection Data

Execution order of statement is very important

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Capítulo 4: Programación Genética

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Conceptos

Automatic programming

Method to evolve computer programs

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Capítulo 4: Programación Genética

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Conceptos

The most potential as a way to automatically write computer programs

Give the computer a problem and ask the computer to build a program to solve it

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Capítulo 4: Programación Genética

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Conceptos

Survival of the fittest

Follows Darwin’s theory of evolution

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Capítulo 4: Programación Genética

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Conceptos

Reproduce with each other

There is a population of computer programs

(Individuals)

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Capítulo 4: Programación Genética

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Conceptos

 Eventually evolve to do well in the given environment

The best individuals will survive

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

On a field about the size of half a table-tennis table

Robotic soccer is played with three to five robots per team

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

 Bunting it with the front of their chasis

They chase around an orange golf ball

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

It would be quite possible to use genetic programming to “design” a strategy for an entire team to play soccer

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Capítulo 4: Programación Genética

MSc. Adrián Égüez

Ejemplo - a variation of robotic soccer

The robots should “know” how to follow the ball

Before a soccer-playing team could evolve

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

How can genetic programming be used to evolve code so that a robot will follow the ball

THE PROBLEM?

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

Good ball-following somehow needs to be measured

We need the ability to rate an individual’s performance

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

Produces a value called raw fitness

This measure is called a fitness test

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

Then we’re in a position to start the evolutionary process

If we have the ability to create a random program that has some amount of control over the robot

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

Evaluate Individual and give it a rank

Population 5000 (Individual) random programs.

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

These individuals would reproduce with one another to produce a new population

 Good individuals, that follow the ball closely, would rank highly

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

The average performance of the new population will be better than the average of the previous population

 If reproduction is biased so that highly ranked individuals reproduce more frequently

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

It could also be expected that the best individual in the new population would be better than the best individual of the previous population

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

After sufficient generations, the best individual in the last population would be an excellent solution to the problem

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

It could be used to evolve computer program solutions for any problem domain so long as individual solutions can be compared and ranked

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - a variation of robotic soccer

The massive disadvantage of GP is the phenomenal computing resources required before any real-world problem can be tackled

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating an individual

Which come together to form code

The fundamental elements of an individual are its genes

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating an individual

Terminals

Functions

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating an individual

Functions: nodes with children

Terminals: Are leaves without branches

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating an individual

The function’s children provide the arguments for the function

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating an individual

There are 5 terminals

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating an individual

This is what returns

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating an individual

The genes that will be available to the GP system must be selected or created by the user

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating an individual

Poor selection may well render the system incapable of evolving a solution

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating a random population

Koza specifies three techniques: namely grow, full and ramped-halfand-half

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - creating a random population

The initial population will not have duplicate individuals

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Ejemplo - Grow

An individual created with this method may be a tree of any depth up to a specified maximum, m

Creates one individual at a time

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - Grow

Starting from the root of the tree every node is randomly chosen as either a function or terminal

random:
function or terminal

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - Grow

If the node is a terminal, a random terminal is chosen

Choosen node "Y" :
Y / X / 7 / 11 / 2.2

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - Grow

If the node is a function, a random function is chosen

Choosen node "-" :
Y / X / 7 / 11 / 2.2

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - fitness test

Individuals need to be assessed for their fitness

This is a problem specific issue:
how good (or bad) is this individual?

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Ejemplo - fitness test

The question could be replaced with an algorithm like

let the individual play soccer for five minutes; the fitness value is the same as the number of goals scored

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - fitness test

This could be an acceptable test as it can distinguish between different levels of ability

A good player may score six goals, while an excellent player may score ten

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - fitness test

“yes, at least one goal was scored” or “no, zero goals were scored”

The fitness test gives as detailed answer as possible

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - fitness test

In this case, the greater the value the better the individual

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Capítulo 4: Programación Genética

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Ejemplo - fitness test

The sum of the distances between the robot and the ball for a number of discrete times

For a ball-follower a good fitness test

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Capítulo 4: Programación Genética

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Genetic Operations

Apply the fitness test to all the individuals in the initial random population

The evolutionary process starts

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Genetic Operations

Individuals in the new population are formed by two main methods: reproduction and crossover.

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Genetic Operations - Reproduction

 Reproduction is where a selected individual copies itself into the new population

Is effectively the same as one individual surviving into the next generation

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Genetic Operations - Reproduction

Koza allowed 10% of the population to reproduce

A reproduced individual does not need to be tested, as the result is already known

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Genetic Operations - Reproduction

If the fitness test does not change, reproduction can have a significant effect on the total time required for GP because a reproduced individual will have an identical fitness score to that of its parent

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Capítulo 4: Programación Genética

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Genetic Operations - Reproduction

A fitness test that has a random component, which is effectively a test that does not initialise to exactly the same starting scenario, would not apply for this increase in efficiency

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Capítulo 4: Programación Genética

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Genetic Operations - Reproduction

 The selection of an individual to undergo reproduction is the responsibility of the selection function

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Capítulo 4: Programación Genética

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Genetic Operations - Crossover

Crossover requires two individuals and produces two different individuals for the new population

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Capítulo 4: Programación Genética

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Genetic Operations - Crossover

Genetic material from two individuals is mixed to form offspring

Koza uses crossover on 90% of the population

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Capítulo 4: Programación Genética

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Genetic Operations - Crossover

It provides the source of new (and eventually better) individuals

It is the more important of the two methods

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Capítulo 4: Programación Genética

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Genetic Operations - Crossover

There are a few other evolutionary operations: editing, mutation, permutation, encapsulation and decimation

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Capítulo 4: Programación Genética

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Decisiones del usuario

The user must make a number of decisions before the GP system may begin

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Capítulo 4: Programación Genética

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Decisiones del usuario

Firstly, the available genes need to be selected and created

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Capítulo 4: Programación Genética

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Decisiones del usuario

Secondly, the user must specify a number of control parameters

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Capítulo 4: Programación Genética

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Decisiones del usuario

The decisions are critically important as they have a limiting effect on the search space of possible programs

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Capítulo 4: Programación Genética

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Decisiones del usuario

Having too many limits may remove all chance of evolving an acceptable individual

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Capítulo 4: Programación Genética

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Decisiones del usuario

Not restricting the search-space sufficiently has its own issues

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Capítulo 4: Programación Genética

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Decisiones del usuario

If it is not possible to solve the problem given the available genes

What hope has the system got to evolve a solution?

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Capítulo 4: Programación Genética

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Decisiones del usuario

It is important to include every necessary function and terminal

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Capítulo 4: Programación Genética

MSc. Adrián Égüez

Decisiones del usuario

If it is not possible to solve the problem given the available genes

What hope has the system got to evolve a solution?

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Referencias

MSc. Adrián Égüez

  • http://geneticprogramming.com/
  • Genetic Programming On the Programming of Computers by Means of Natural Selection John R. Koza
  • A Field Guide to Genetic Programming Riccardo Poli, William B. Langdon, Nicholas F. McPhee, et al.
  • Introduction to Genetic Programming - Matthew Walker
  • Genetic Programming: An Introduction and Tutorial, with a Survey of Techniques and Applications - William B. Langdon, Riccardo Poli, Nicholas F. McPhee, and John R. Koza
  • Genetic Programming – basic ideas - Fernando Lobo

Paradigmas de Programación

By Adrian Eguez

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