o metoda evolutiva de optimizare a profitului unei agentii imobiliare

Universitatea POLITEHNICA din BucureştiFACULTATEA DE ENERGETICĂ

060042 Bucureşti, Splaiul Independenţei, nr. 313, sector 6http://www.energ.pub.ro

O metodă evolutivă de optimizare

a profitului unei agenții imobiliare.

Autori: Alexandru-Daniel MOROIANU, Energetică 2115, D

Flavius MURARUSI, Energetică 2115, D

Cadru didactic îndrumător: Prof. dr. ing. Mihai REBENCIUC

1



Cuprins:

1.Algoritmi evolutivi.

1.1 Algoritmi genetici.

2. Ce este o agenție imobiliară ?

3. Identificări

3.1. Populație.

3.2. Cromozomi.

3.3. Genele.

3.4. Operatori de selecție.

4. Lucrul în echipă. Încrucișarea.

5. Evoluție. Mutația.

6. Optimizarea profitului.

7. Bibliografie.

2



1. Algoritmi evolutivi.

Un algoritm evolutiv este o metodă de căutare prin analogie cu evoluţia biologică (de

tip darwinist). Pentru găsirea soluţiei se utilizează o populaţie de soluţii potenţiale care

evoluează prin aplicarea iterativă a unor operatori. Elementele populaţiei reprezintă soluţii

potenţiale ale problemei. Pentru a ghida căutarea către soluţia problemei asupra populaţiei se

aplică transformări specifice evoluţiei naturale: - Selecţie.

Elementele populaţiei care se apropie de soluţia problemei sunt considerate adecvate şi

sunt favorizate în sensul ca au mai multe şanse de a supravieţui în generaţia următoare precum

şi de a participa la generarea de "urmaşi". - Încrucişare. La fel ca la înmulţirea din natură

pornind de la două sau mai multe elemente ale populaţiei (numite părinţi) se generează noi

elemente (numite urmaşi). În funcţie de calitatea acestora (apropierea de soluţia problemei)

urmaşii îşi pot înlocui părinţii. - Mutaţie.

Pentru a asigura variabilitatea populaţiei se aplică, la fel ca în natură, transformări cu

caracter aleator asupra elementelor populaţiei permiţând apariţia unor trăsături (gene) care

doar prin încrucişare şi selecţie nu ar fi apărut în cadrul populaţiei. În funcţie de modul în care

este construită populaţia şi de modul în care este implementată evoluţia, sistemele de calcul

evolutiv se încadrează în una dintre următoarele categorii:

- Algoritmi genetici.

- Strategii evolutive.

- Programare genetică.

1.1. Algoritmi genetici.

Se folosesc în special pentru rezolvarea unor probleme de optimizare discretă

(combinatorială).

Populaţia este reprezentată de stări din spaţiul problemei codificate binar sau în

funcție de specificul problemei iar principalii operatori sunt cei de încrucişare şi selecţie, cel

3



de mutaţie având probabilitate mică de aplicare. - Strategii evolutive. Au fost concepute iniţial

pentru a rezolva probleme de optimizare continuă.

Formularea algoritmului este foarte generală, iar programatorul trebuie să-şi adapteze

propriul model. Un exemplu îl reprezintă figura 1.

Figura 1.

2. Ce este o agenție imobiliară ?

Agenția imobiliară este o firmă ce se ocupă de realizarea unui canal de comunicare

între proprietarul unui imobil și clientul ce vrea să cumpere sau să închirieze respectivul

imobil. O agenție imobiliară funcționează prin intermediul agenților ce au rolul de a identifica

și selecta cererile și ofertele urmând să realizeze contactul între ofertant și solicitant.

Orice contract încheiat prin cadrul unei agenții imobiliare prevede un comision din

partea clientului dar și din partea proprietarului. Majoritatea agențiilor imobiliare împart

comisionul dintr-o tranzacție cu agentul ce a efectuat-o. Un exemplu îl poate constitui

închirierea unui apartament de două camere la un preț de 300 euro. În mod normal agentul

încasează un comision de 50% din chiria pe o lună atât din partea clientului cât și din partea

proprietarului întrucât comisionul total încasat este în valoarea a 300 de euro ce se împarte în

mod egal cu agenția.

4



Pentru buna desfășurare a activității în cadrul unei agenții imobiliare, angajații acesteia

trebuie să aibă anumite competențe și capacitatea de a lucra în echipă.

Găsesc 3 competențe importante pe care agentul imobiliar trebuie să le aibe sau să le

dezvolte:

-competențe organizatorice; -competențe de comunicare; -competențe digitale.

3. Identificări.

3.1. Populație.

În vederea inițializării unei populații am sa identific agenția ca fiind populația în sine.

3.2. Cromozomi.

Cromozomii sau indivizii sunt cei care formează o populație ceea ce înseamnă că

agentul imobiliar se va identifica cu cromozomul.

3.3. Genele.

Fiecare cromozom/individ prezintă anumite însușiri sau gene pe care le asociem cu

setul de competențe.

Pentru a face distincția între gene și anumiți indivizi mai mult sau mai puțin dezvoltați

vom codifica genele și notăm cu 1 prezența unei competențe și cu 0 lipsa acesteia. Astfel, în

ordinea scrierii lor de mai sus, putem găsi următori indivizi:

(0,0,0); (0,0,1); (0,1,0); (1,0,0); (1,1,0); (1,0,1); (0,1,1); (1,1,1). Se observă că cel mai adaptat

cromozom este cel de tip (1,1,1) iar cel mai slab adaptat este cel de tip (0,0,0).

3.4. Operatori de selecție.

În ideea găsirii celei mai bune soluții apare noțiunea de evaluare. În urma acestei

evaluări se vor aplica operatorii de selecție pentru a identifica cel mai adaptat individ sau

cromozom.

5



În cazul de față, pentru un agent imobiliar, în urma evaluării se vor aplica urmatoarele

criterii de slecție : “Numărul de închirieri efectuate/10 zile”; “Numărul de anunțuri

promovate/10 zile” și „Valoarea comisionului adus agenției/10 zile”.

Evaluarea se va face prin intermediul unei fișe personale, în conformitate cu anexa 1.

4. Lucrul în echipă. Încrucișarea.

Într-o agenție imobiliară lucrul in echipă este posibil doar între doi agenți, unul are

client iar celălalt are o ofertă bună pentru respectivul client. În acest caz comisionul agenților

va fi de 25% din totalul acestuia.

Încrucișarea arată în felul următor: (1,0,0) x (0,1,0) -> (1,1,0) sau

(0,1,0) x (1,0,1) -> (1,1,1) sau

(0,0,0) x (1,1,0) ->(1,1,0)

Încrucișările reprezintă modalitatea prin care doi agenți ce au competențe diferite pot

alcătuii individul adaptat sau mai puțin adaptat.

Rezultatul încrucișării este unul parțial, deoarece dispare dupa finalizarea colaborării

dintre cei doi agenți.

5. Evoluția. Mutația.

Prin mutație se definesc schimbările ce intervin la cromozom prin modificarea uneia

sau a mai multor gene. Adăugând și conceptul de evoluție se abordează doar aspectul de

dezvoltare, ca o convenție pentru urmărirea optimizării profitului într-un mod mai comod.

În acest caz, mutația apare de multe ori ca și efect al încrucișării si experienței

dobândite.

În urma încrucișării (1,0,0) x (0,1,0) -: (1,1,0) unul dintre cei doi indivizi sau poate

chiar amândoi, pot dezvolta competența celuilalt întrucât cei doi cromozomi pot deveni de tip

(1,1,0).

Mutația poate să apară și ca efect al altor acțiuni din exterior ceea ce ne permite

introducerea unor probabilități. În figura 2 puteți observa un caz particular ce se definește prin

procesele de mutație si încrucișare.

6



6. Optimizarea profitului agenției imobiliare.

Pentru a fi posibilă această optimizare se va stabili un target pe perioada de 10 zile

într-o valoare pe care o notăm “S”.

Acest target se va atinge în funcție de criteriul de selecție “Valoarea comisionului adus

agenției”.

procedură algoritm_evolutiv

t ← 0

creare P(t)

evaluare P(t)

cât timp nu se atinge target-ul S

t ← t + 1

7



selectare P(t) din P(t-1)// conform criteriilor de selecție.

modificare P(t) // stabilirea unei noi populații.

evaluare P(t) // evaluarea populației nou formate.

sfârşit cât timp

sfârşit procedură

Optimizarea profitului constă în mărirea target-ului, pentru care algoritmul va face

încrucișări într-un mod repetat până va găsi populația adaptată target-ului.

Cu cât target-ul este mai ridicat cu atât vor fi mai multe repetări de încrucișări ceea ce

facilitează mutația. O dată cu facilitarea mutației apar încrucișări cu posibilitatea mai mare de

creeare a indivizilor adaptați.

7. Bibliografie.

1. Xinjie Yu & Mitsuo Gen -“Introduction to Evolutionary Algorithms”

2. Mitsuo Gen & Runwei Cheng - „Genetic Algorithms & Engineering

Optimization”

3. http://users.cs.tuiasi.ro/~fleon/Lab_IA/LaboratorIA09.pdf

8

http://users.cs.tuiasi.ro/~fleon/Lab_IA/LaboratorIA09.pdf

o metoda evolutiva de optimizare a profitului unei agentii imobiliare

Documents