Algoritmo Geneticos

Aplicabilidade
Os algoritmos genéticos são aplicados em um problema complexos com diversos parâmetros com características que precisão ser combinadas com o intuito de encontrar as melhores soluções.
Tem sido aplicados a diversos problemas tais como: otimização de funções matemáticas, otimização combinatória, otimização de planejamento, problema do caixeiro viajante, problema de otimização de rota de veículos, otimização de layout de circuitos, otimização de distribuição, otimização em negócios e síntese de circuitos eletrônicos.

Representação “codificação do cromossomo que representa uma solução”
As soluções do espaço de busca de um problema, precisão ser representadas de alguma forma, portanto a representação define a estrutura do cromossomo a ser alterado pelo algoritmo. A representação do cromossomo depende especialmente do tipo do problema proposto e ainda o que se procura manipular geneticamente.

Decodificação “para classificar se uma solução é melhor que a outra”
A decodificação do cromossomo consiste basicamente na construção da solução real no sistema a partir do cromossomo. O processo de decodificação constrói a solução para que esta seja avaliada pelo sistema, a fim de possibilitar a classificação das soluções encontradas.

Avaliação “a única ligação do algoritmo genético com o mundo real”
A avaliação é a única ligação entre o algoritmo genético e o mundo real. A avaliação é feita através de uma função que melhor representa o problema e tem por objetivo fornecer uma medida de aptidão denominada fitness de cada solução (indivíduo da população) corrente, isso irá direcionar o processo de busca. É importante ressaltar que as soluções de avaliação são específicas para cada problema.

Seleção
O processo de seleção em algoritmo genético escolhe indivíduos para reprodução. A seleção tipicamente é baseada na aptidão dos indivíduos: Indivíduos mais aptos tem maior probabilidade de serem escolhidos para a reprodução.
Esta seleção pode ser