Algoritmos Genéticos

1. é um método de otimização que imita o processo de evolução natural.

2. SELEÇÃO NATURAL E SISTEMAS ARTIFICIAIS

2.1. A diferença básica entre Seleção Artificial e Seleção Natural, é que a primeira está condicionada aos interesses do homem, enquanto a Seleção Natural está diretamente a adaptação das populações a um determinado meio.

3. ALGORITMOS GENÉTICOS

3.1. Algoritmos genéticos são modelos computacionais inspirados na genética, que modelam uma solução para um problema específico em uma estrutura de dados como a de um cromossomo e aplicam operadores que recombinam estas estruturas, preservando informações críticas (LOBO, 2005).

4. Definições Iniciais

4.1. cromossomo ou genótipo

4.1.1. Gen ou gene

4.1.1.1. População

5. Operador Mutação

5.1. mutação simples basta mutar aleatoriamente

5.2. mutação por inversão

5.3. mutação por substituição

5.4. mutação por troca recíproca

5.5. mutação heurística

6. Operador recombinação (Crossover/cruzamento)

6.1. O operador de recombinação realiza a troca de segmentos entre os pares escolhidos de cromossomos (pais) para dar origem a novos indivíduos que formarão a população da próxima geração (filhos).

7. A População do AG

7.1. A população inicial é o conjunto de indivíduos que estão sendo considerados como solução do problema e que serão usados para criar o novo conjunto de indivíduos para análise

7.2. Indivíduos

7.3. Seleção por Roleta

7.3.1. No método de seleção por Roleta, os indivíduos de uma geração (ou população) são escolhidos para fazer parte da próxima geração, através de um sorteio de roleta.

7.4. Seleção por Torneio

7.4.1. No método de seleção por Torneio, um número n de indivíduos da população é escolhido aleatoriamente para formar uma sub-população temporária.