Ao definir um estudo de projeto generativo, é possível alterar as configurações de geração, se desejado.
Na maioria dos casos, as configurações padrão são suficientes para gerar alternativas de projeto.
Acesso: Durante o fluxo de trabalho Criar estudo, a caixa de diálogo Definir estudo é exibida após você selecionar o tipo de estudo. Selecione um método. Vá para a seção Configurações de geração da caixa de diálogo e a expanda, se necessário.
Neste tópico
Tamanho da população
Essa configuração se aplica somente quando o método de estudo é Otimizar.
O algoritmo genético começa com uma população inicial a partir da qual a seleção ocorre. Cada indivíduo da população é uma solução potencial para o problema do projeto. Cada indivíduo tem um conjunto único de recursos que servem como genes para desenvolver o projeto.
Para garantir que o estudo evolua para encontrar a melhor solução, considere as seguintes dicas:
- Pelo menos alguns dos genes precisam de valores variáveis.
- O tamanho da população deve ser suficientemente grande. Um tamanho suficiente depende do projeto, da quantidade de genes e da faixa de valores variáveis. Uma regra geral é definir o tamanho da população como pelo menos três vezes o número de entradas.
- Se os resultados não começarem a convergir em uma resposta, tente aumentar o tamanho da população.
Consulte Manual do Projeto generativo: Fase de inicialização.
Gerações
Essa configuração se aplica somente quando o método de estudo é Otimizar.
Um algoritmo genético é uma otimização baseada na população. As abordagens baseadas na população mantêm e melhoram as várias soluções candidatas, muitas vezes usando características de população para orientar a pesquisa. Cada rodada de otimização processada no algoritmo genético é chamada de geração. Quando você define o valor de geração como 40, o processo de seleção, cruzamento e mutação acontece 40 vezes para cada população de 40 projetos. (Leia mais na Wikipédia.)
Quando você define o Projeto generativo para executar 30 gerações, por exemplo, o processo de otimização é repetido até que uma ou uma combinação das seguintes condições seja atendida:
- O número fixo de gerações foi atingido.
- A adequação da solução de classificação mais alta atingiu um patamar, de modo que as sucessivas iterações deixaram de produzir melhores resultados.
- Você interrompe manualmente o processo.
Número de resultados
Essa configuração se aplica quando o método de estudo é Aleatório ou Semelhante.
Quantos resultados (alternativas de projeto) você deseja gerar?
Mais resultados permitem que você explore um conjunto mais amplo de alternativas, mas sua conclusão levará mais tempo. Menos resultados serão gerados mais rapidamente, mas não explorarão as alternativas possíveis como um todo.
Semente
Essa configuração se aplica quando o método de estudo é Otimizar, Aleatório ou Semelhante.
Uma semente é um valor que fornece um ponto inicial para o algoritmo. Se mantiver a mesma semente e, em seguida, executar outra vez com as mesmas entradas, você deverá obter o mesmo resultado. Se você alterar a semente, obterá resultados diferentes.
Quantos pontos iniciais (sementes) você deseja usar ao gerar resultados?
Para obter mais informações, consulte Manual do Projeto generativo: Algoritmos genéticos.
Sobre os algoritmos genéticos
O Projeto generativo utiliza o algoritmo de otimização NSGA-II (um tipo de algoritmo genético). Os algoritmos genéticos podem gerar soluções de alta qualidade para problemas de otimização e pesquisa, contando com operadores de inspiração biológica, como mutação, cruzamento e seleção. Consulte Manual do Projeto generativo: O que é um algoritmo genético?