4.2.1 Características Gerais
O programa de computador Evolpit desenvolvido em VBA na plataforma
Windows, trabalha a partir de um arquivo ASCII que contem informações relativas a
um recurso mineral que, por sua vez, é representado por um modelo de blocos.
O modelo de recursos utilizado é uma adaptação do modelo apresentado por L&G onde se pode trabalhar com até 22 seções totalizando até 6.776 blocos (22 linhas, 22 colunas e até 14 níveis).
A função de mérito (objetivo) inserida no algoritmo foi a de maximização do valor não descontado da cava final (otimização mono objetivo).
Visando a aplicação de parte da teoria que engloba os algoritmos genéticos, existem os seguintes recursos no código do algoritmo implementado:
Parâmetros de entrada:
- Modelo de blocos:
- Origem;
- Tamanho dos blocos;
- Tamanho do modelo de blocos.
- Parâmetros de controle de loop:
- Tamanho da população;
- Probabilidade de cruzamento;
- Probabilidade de mutação;
- Percentual de elitismo;
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Resultados:
- Visualização das informações do modelo de blocos processado;
- Resultados de todos os indivíduos da população por geração;
- Visualização dos blocos lavrados através de seções verticais;
- Resumo dos resultados no caso de processamento de mais de um cenário de lavra.
4.2.2 Interface de parâmetros
Assim que é carregada na memória, a interface responsável pela entrada dos parâmetros a serem utilizados pelo programa é exibida conforme figura a seguir:
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4.2.2.1 Modelo de Blocos
Origem: definem-se as coordenadas x,y e z que correspondem ao vértice do
canto superior anterior esquerdo do paralelepípedo que representa o modelo de recursos em blocos discretizados de mesmo tamanho.
Tamanho dos Blocos: refere-se aos tamanhos de cada bloco regular, nas
direções dos três eixos do paralelepípedo (x,y e z). Ressalta-se que todos os blocos possuem o mesmo tamanho, ou seja, o algoritmo não trabalha com sub-blocos.
Tamanho do modelo: define as dimensões do paralelepípedo relativo ao
modelo de blocos nas três direções (linhas, colunas e níveis).
Estrutura do arquivo de modelo de blocos: Arquivo ASCII separado por vírgulas
contendo seis colunas, necessariamente na seguinte ordem:
1) Número da linha de cada bloco do modelo;
2) Número da coluna de cada bloco do modelo;
3) Número do nível de cada bloco do modelo;
4) Valor monetário do bloco (poderá ser positivo ou negativo).
Salienta-se que, na primeira linha, devem existir as descrições de cada coluna do arquivo.
4.2.2.2 Parâmetros de controle de loop
Semente: parâmetro utilizado para criação de números aleatórios no algoritmo.
Esse parâmetro é importante para se obter repetibilidade dos cenários avaliados.
População: tamanho da população que será utilizada no algoritmo genético. O
tamanho máximo da população permitido nesse código é de 2000 indivíduos.
Cruzamento: refere-se à taxa de cruzamento que será utilizada no algoritmo
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Mutação: refere-se à taxa de mutação que será utilizada no algoritmo genético.
Geralmente varia de 0,001 a 0.1.
Elitismo: será a taxa utilizada para cópia do melhor indivíduo de cada geração.
Por exemplo, uma taxa de 0,2 em uma população de 100 indivíduos: serão copiados 20 indivíduos iguais ao melhor indivíduo da geração. Mesmo com uma taxa de zero, o algoritmo sempre manterá o melhor indivíduo em cada geração.
4.2.3 Resultados
Após o processamento dos cálculos, são geradas várias planilhas conforme descrito a seguir:
4.2.3.1 Modelo Lido
A planilha Model_CSV contem os parâmetros referentes à posição geométrica
dos blocos (linha, coluna e nível), bem como ao valor monetário de cada bloco.
4.2.3.2 Visualização seções verticais
Serão geradas tantas planilhas de linhas quantas existirem no arquivo de modelo de blocos lido. Terão o nome r_nome da linha, por exemplo: r1 que representa a linha (row) 1. A figura a seguir exibe a seção vertical referente à linha 1 de um modelo de blocos de apenas uma linha:
-4 -4 -4 -4 -4 8 12 12 0 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 0 12 12 8 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 8 12 12 0 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 0 12 12 8 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 8 12 12 0 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 0 12 12 8 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 8 12 12 0 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 0 12 12 8 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 8 12 12 0 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4
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4.2.3.3 Planilhas auxiliares
PopIni: contem os dados referentes à população inicial cujos valores podem ser
verdadeiro (extrair bloco) ou falso (não extrair bloco).
PopFit: contem os valores da aptidão calculada para cada individuo para todas
as gerações.
NCopias: contem o número de cópias de cada indivíduo calculado pelo
algoritmo genético de acordo com a sua aptidão.
Resultados Grupo: Caso sejam utilizadas algumas opções de loop, o resultado
dos melhores indivíduos de cada condição simulada será armazenado nessa planilha.
4.2.3.4 Planilha de Resultados
Nessa planilha, cada célula representa um indivíduo, ou seja, uma cava final. O valor contido em cada célula representa o valor não descontado do lucro da cava. Cada linha representa uma geração. Assim, o número de linhas da planilha será igual ao número de gerações definido na interface de parâmetros. O número de colunas será equivalente ao tamanho da população utilizado.
4.2.3.5 Seções verticais cava final
A geometria final da cava final será visualizada por meio de seções verticais conforme a figura a seguir:
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Nessa figura, cada célula representa um bloco. Os blocos que serão lavrados estão na cor verde e possuem valor verdadeiro (true). Já os blocos em amarelo representam os blocos que permanecerão in situ e possuem valor falso (false).