Algoritmos genéticos (AGs) são um tipo de algoritmo de otimização baseado nos princípios da seleção natural e genética. Eles imitam o processo de evolução selecionando os indivíduos mais aptos em uma população e os reproduzindo para criar uma nova geração de indivíduos com aptidão melhorada. Este processo continua até que a solução ótima seja encontrada.
O papel dos algoritmos genéticos na otimização é encontrar o máximo ou mínimo global de uma função que é difícil, se não impossível, de calcular usando métodos tradicionais. Os AGs foram aplicados com sucesso a uma ampla gama de problemas de otimização, como agendamento, otimização de rotas, otimização de portfólio financeiro e aprendizado de máquina.
Os GAs têm várias vantagens sobre os métodos de otimização tradicionais, incluindo sua capacidade de lidar com problemas de otimização não lineares e não convexos, sua capacidade de encontrar várias soluções (não apenas o ótimo global) e sua capacidade de lidar com dados ruidosos e incertos. Além disso, os AGs são altamente paralelizáveis, tornando-os adequados para ambientes de computação de alto desempenho.
No geral, o papel dos algoritmos genéticos na otimização é fornecer uma ferramenta poderosa e flexível para encontrar soluções ótimas para problemas complexos de otimização.
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