Químio-Informática - Algoritmos Genéticos. Flashcards
O que é o algoritmo genético?
O algoritmo genético é aplicado em muitos problemas diferentes. É a estratégia que o Autodock usa para encontrar a melhor pose (na parte do searching), onde o programa procura e apresenta poses possíveis e testadas com o score, vantajoso para ir enumerando possíveis poses.
Objetivo: Encontrar uma solução para um problema, em que a solução consiste num conjunto de valores.
Quais os objetivos dos algoritmos genéticos?
Estes algoritmos têm como objetivo:
◦ Encontrar uma solução para um problema - melhor pose
◦ Problema em que a solução consiste num conjunto de valores, ou seja, a melhor pose é constituída por um conjunto de valores que definem a posição do centro de massa do ligando relativamente ao recetor – coordenadas, translação, rotação, torsões (graus de liberdade conformacional da molécula).
◦ População de soluções (indivíduos) – conjunto de poses (geradas aleatoriamente, ao início)
◦ Encontrar o melhor indivíduo (pose final - solução para o problema que apresente a energia mais baixa). A ideia é ter uma população de indivíduos e encontrar um individuo ótimo, tal como inspirado na evolução natural, em que, de geração para geração os mais aptos sobrevivem – pose final – é estudada/avaliada a aptidão da pose de uma maneira quantitativa, de acordo com os valores de energia
Os algoritmos genéticos simulam a evolução natural de uma população, de acordo com uma população de indivíduos (soluções), onde:
◦ E preciso uma função que defina a aptidão (exemplo do carro: velocidade)
◦ Entre aqueles que sobrevivem, isto é, as melhores poses, cruzam-se entre si, dando descendentes que herdam as características dos dois progenitores
◦ Quando são gerados indivíduos novos fazem-se mutações aleatórias.
◦ Temos uma geração nova e repete-se todo o ciclo. Há medida que as gerações passam, as populações vão ficando enriquecidas com indivíduos mais aptos.
Numa população aleatória escolhem-se logo alguns melhores e vão se melhorando as soluções, focando-se nas melhores soluções, até ao ponto de fazerem cruzamentos e mutações, percebendo no que dá.
O que significam os valores de 0 e 1 nos algoritmos genéticos para seleção de poses?
◦ Cada conjunto de descritores é um indivíduo definido pelo seu cromossoma.
◦ Cada gene representa um descritor (valores/parâmetros da pose a otimizar):
→ 1 se o descritor está presente no conjunto
→ 0 se o descritor não está presente no conjunto
Em algoritmos genéticos, quais os 2 métodos para encontrar a melhor pose.
Cruzamento e reprodução e Mutação
Diz o que entendes por Cruzamento e reprodução em algoritmos genéticos.
Cruzamento e reprodução. Aqui, pegam-se em dois indivíduos da população aleatoriamente, seleciona-se um ponto para o crossover, cortam-se os genes
num ponto e misturam-se, gerando dois descendentes novos: Um terá a parte cima igual ao A e a de baixo ao B e o segundo descendente terá a parte de cima igual ao B e de baixo igual ao A e vice-versa. Com as melhores poses encontram-se variações para as tentar combinar e melhorar
Diz o que entendes por Mutações em algoritmos genéticos.
Mutação. Aqui, escolhe-se, aleatoriamente, um dos genes e muta-se. É um processo vantajoso porque mantém-se a capacidade de introduzir novidades, isto é, sem mutações, o algoritmo poderia ficar trancado em mínimos locais (poses razoavelmente estáveis, diferentes de outra ainda mais estável), logo, este parâmetro impede isso, continuando à procura de um tipo de poses com características diferentes, verificando se nessa zona existirá alguma pose ainda melhor que as encontradas até ao momento.
