Algoritmos geneticos

ALGORITMOS GENÉTICOS

Natiele da Silva Trindade
Universidade Regional Integrada – Curso de Ciência da Computação – Campus Santiago
Av. Batista Sobrinho, s/n – CEP 97700-000 – Santiago – RS
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RESUMO
Este artigo apresenta uma breve introdução dos conceitos da computação evolutiva e suas subáreas, com o foco principal na subárea que é conhecida como algoritmos genéticos. Esses algoritmos permitem uma simplificação na formulação e solução de problemas de otimização. Também será mostrada sua estrutura, parâmetros, operadores e aonde este algoritmo é e pode ser aplicado. Figuras serão utilizados para facilitar a compreensão de alguns conceitos discutidos neste artigo.

Palavras-chaves: computação evolutiva; algoritmos genéticos; subáreas.

1 INTRODUÇÃO Computação evolutiva, cujas pesquisas tiveram início na década de 1950, trata de sistemas para a resolução de problemas que utilizam modelos computacionais baseados na teoria da evolução natural.[xerox] Os problemas de otimização são aqueles que vêm recebendo mais contribuições a partir de técnicas de computação evolutiva, razão pela qual serão adotados como exemplos para a descrição e formalização dos conceitos e técnicas a serem apresentados. Além disso, muitos problemas de engenharia podem ser adequadamente apresentados como problemas de otimização, garantindo que o escopo de abordagem se mantenha muito amplo. [ZUB 2011] A vantagem mais significativa da computação evolutiva está na possibilidade de resolver problemas pela simples descrição matemática do que se quer ver presente na solução, não havendo necessidade de se indicar explicitamente os passos até o resultado, que certamente seriam específicos para cada caso. É lógico que os algoritmos evolutivos correspondem a uma seqüência de passos até a solução, mas estes passos são os mesmos para uma ampla gama de problemas, fornecendo robustez e flexibilidade. Sendo assim, a computação evolutiva deve ser entendida como um conjunto