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
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Conceptos - Técnica de Programación
EX: Program development by stepwise refinement
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Capítulo 1: Paradigmas de Programación
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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
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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
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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
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Paradigma Imperativo
Fortran, Algol, Pascal, Basic, C
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Capítulo 1: Paradigmas de Programación
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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
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Paradigma Imperativo
Memory locations and programmers can modify the contents of variables using assignments
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Capítulo 1: Paradigmas de Programación
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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
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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
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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
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Conceptos
Functions in a functional program are functions in a mathematical sense
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Capítulo 2: Paradigma Funcional
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Conceptos
The result of a function call depends only on the values of the arguments
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Capítulo 2: Paradigma Funcional
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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
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Conceptos
Functional Programming
Output
Input
NO
SIDE EFFECTS
NO
OTHER VARIABLES
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Capítulo 2: Paradigma Funcional
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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
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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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Ejemplo - creating an individual
Functions: nodes with children
Terminals: Are leaves without branches
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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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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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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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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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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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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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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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Genetic Operations - Reproduction
The selection of an individual to undergo reproduction is the responsibility of the selection function
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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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Decisiones del usuario
Firstly, the available genes need to be selected and created
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Decisiones del usuario
Secondly, the user must specify a number of control parameters
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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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Decisiones del usuario
Having too many limits may remove all chance of evolving an acceptable individual
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Decisiones del usuario
Not restricting the search-space sufficiently has its own issues
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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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Decisiones del usuario
It is important to include every necessary function and terminal
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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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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