Métodos de seleção em algorítimos genéticos

SEMINFO 2012
MÉTODOS DE SELEÇÃO EM ALGORÍTIMOS GENÉTICOS
Dias, Túlio de Mesquita; Dos Santos, Vinicius Ferreira
Instituto Federal Goiano Campus Urutaí/IFG [e-mail]; [e-mail]

Introdução
Os avanços na ciência moderna estão presentes no dia a dia, robôs conseguem interpretar falas e ações humanas, e através delas executar uma tarefa, isso é possível através da Inteligência Artificial.

O Método da Amostragem Universal Estocástica pode ser considerado como uma variação do método da roleta, na qual, ao invés de um único ponteiro, são colocadas n ponteiros igualmente espaçados, sendo n o número de indivíduos a serem selecionados para a população intermediária. Dessa forma, a roleta é girada uma única vez, ao invés de n vezes, selecionando assim os indivíduos.

A Inteligência Artificial (IA) é uma área multidisciplinar, englobando ciência da computação, neurociência, filosofia, psicologia, robótica e linguística, dedicada a reproduzir os métodos ou resultados do raciocínio humano e da atividade cerebral.
Um sistema com IA deve possuir processamento de linguagem natural, representação do conhecimento, raciocínio automatizado e aprendizado de máquina.
Ela é muito utilizada na resolução de problemas, e para auxiliar no processo da resolução desses problemas foram criados os algoritmos genéticos. Esses algoritmos foram inspirados na teoria da evolução de Darwin, ou seja, utiliza um processo evolucionário para resolver problemas.
O Algoritmo Genético (AG) inicia-se com um conjunto de cromossomos chamados de população. Estes são utilizados para formar uma nova população.
Baseado na premissa de que a nova população será melhor do que a primeira, através do princípio da evolução. Soluções que são selecionadas para formar novas gerações são escolhidas de acordo com sua adequação, quanto melhores são os indivíduos mais chances de reprodução eles terão.
Os AGs são dispostos em procedimentos divididos em passos distintos