A Fuzzy Approach to Control Genetic Algorithm Parameters

Felipe Houat de Brito; Artur Noura Teixeira; Otávio Noura Teixeira; Roberto C. L. Oliveira

Felipe Houat de Brito Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica – PPGEE, Departamento de Engenharia Elétrica e Computação – DEEC, Universidade Federal do Pará – UFPA
Artur Noura Teixeira Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica – PPGEE, Departamento de Engenharia Elétrica e Computação – DEEC, Universidade Federal do Pará – UFPA,
Otávio Noura Teixeira Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica – PPGEE, Departamento de Engenharia Elétrica e Computação – DEEC, Universidade Federal do Pará – UFPA / Núcleo de Tecnologia da Informação – NTI, Laboratório de Computacional Natural – LCN, Centro Universitário do Pará – CESUPA
Roberto C. L. Oliveira Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica – PPGEE, Departamento de Engenharia Elétrica e Computação – DEEC, Universidade Federal do Pará – UFPA

Resumen

Genetic Algorithms have been successful in several practical appliances and obtained great prominence among the techniques of Evolutionary Computation. A large portion of methods and parameters adopted in its use are heuristic or random choices, which remain unchanged throughout the execution once they are set. This can lead to a certain lack of exploration of the search surface and also compromise the variability of the population. For that matter, this work introduces the implementation of an intelligent agent based on fuzzy logic, which dynamically monitors and regulates six GA parameters. The results obtained surpass the GA traditional implementation in many aspects, and open a wide new space for research and study.