Inteligencia Artificial

13.1
A aptidão da solução é tipicamente definida com relação à população corrente.
Cromossomo - cadeia de bits que representa uma solução possível para o problema.
Gene - representação de cada parâmetro de acordo com o alfabeto utilizado (binário, inteiro ou real).
População - conjunto de pontos (indivíduos) no Espaço de Busca
Geração - iteração completa do AG que gera uma nova população
Cruzamento - é feito o cruzamento da carga genética entre dois cromossomos.
Mutação - A mutação é efetuada alterando-se o valor de um gene de um indivíduo sorteado aleatoriamente com uma determinada probabilidade, denominada probabilidade de mutação, ou seja, vários indivíduos da nova população podem ter um de seus genes alterado aleatoriamente.
Falha - quando ocorre falha na comunicação dos agentes.

13.2
Esquema é um asterisco que pode representar qualquer carácter. Pode ser tanto 0 quanto 1. Com o cruzamento, a mutação e a reprodução, o esquema é afetado, pois os caracteres podem mudar e os valores dos genes.

13.4
Geração de sub-populações por meio da aplicação de operadores genéticos e outros operadores sobre membros da geração atual
Avaliação (cálculo do fitness) e ordenação da população intermediária
Seleção para nova geração

13.5
Porque para criar novos indivíduos, os membros combinados devem ser diferentes e a porção de diferença entre os indivíduos da população é chamada de diversidade.

13.7
NA EVOLUÇÃO MUSICAL
Foi apresentado em 1999 na CEC99 – IEEE – International Conference on Evolutionary Computation um ambiente interativo, utilizando Algoritmos Genéticos, para a avaliação de músicas (seqüências de acordes) tocadas em arquivos MIDI. O método emprega o formalismo difuso e é colocado como uma otimização baseada em fatores relevantes à audição de músicas. No caso, os indivíduos da população foram definidos em grupos de quatro vozes (soprano, contralto, tenor e baixo) ou coros. Cada um é avaliado segundo três critérios: melodia, harmonia e