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| - | **Conceito:** | ||
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| - | Os algoritmos gen´eticos (AG’s), s˜ao t´ecnicas baseadas na teoria da evoluc¸ ˜ao, no | ||
| - | quais as vari´aveis s˜ao representadas como genes de um cromossomo. Juntamente com | ||
| - | estrat´egias evolucionais e programac¸ ˜ao evolutiva formam uma classe de pesquisa baseado | ||
| - | em evoluc¸ ˜ao natural (CONCILIO, 2000). | ||
| - | AG’s s˜ao m´etodos que simulam, atrav´es de algoritmos, os processos de evoluc¸ ˜ao | ||
| - | natural e gen´etica buscando resolver problemas de otimizac¸ ˜ao onde o espac¸o de busca ´e | ||
| - | muito grande e os m´etodos convencionais n˜ao se demonstram eficientes. | ||
| - | O algoritmo b´asico foi estruturado de forma que as informac¸ ˜oes referentes a um | ||
| - | determinado sistema pudessem ser codificadas de maneira an´aloga aos cromossomos | ||
| - | biol´ogicos. | ||
| - | Eles ocupam lugar de destaque entre os paradigmas da computac¸ ˜ao evolutiva, por | ||
| - | conter de forma simples e natural os conceitos necess´arios da computac¸ ˜ao evolutiva. | ||
| - | Al´em disso, tˆem resultados bastante aceit´aveis com relac¸ ˜ao aos recursos empregados e | ||
| - | pela ampla gama de problemas aplic´aveis. | ||
| - | O AG para um determinado problema deve ter os seguintes componentes e etapas: | ||
| - | • uma representac¸ ˜ao gen´etica para a soluc¸ ˜ao que se deseja alcanc¸ar; | ||
| - | • uma maneira de gerar um populac¸ ˜ao inicial; | ||
| - | • a func¸ ˜ao de avaliac¸ ˜ao que vai classificando as soluc¸ ˜oes geradas; | ||
| - | • operadores gen´eticos para a gerac¸ ˜ao de novas populac¸ ˜oes; | ||
| - | • valores para os diversos parˆametros testados. | ||
| - | Essas etapas est˜ao representadas graficamente na figura 3.1. | ||
| - | Tamb´em s˜ao vistos como otimizadores de func¸ ˜oes, embora a quantidade de problemas | ||
| - | para qual s˜ao aplicados seja bastante abrangente. A principal vantagem deles ´e | ||
