O que é genetic algorithm?

Genetic Algorithm: O que é e como funciona?

O genetic-algorithm é uma técnica de otimização inspirada na evolução biológica. Utilizando conceitos como hereditariedade, seleção natural e mutação, os algoritmos genéticos são capazes de encontrar soluções eficientes para problemas complexos. Essa abordagem é amplamente utilizada em diversas áreas, desde a engenharia até a ciência da computação.

Como Funciona um Genetic Algorithm?

Um genetic-algorithm opera através de um processo iterativo que simula a evolução natural. Os passos principais incluem:

1. Geração Inicial: Criação de uma população inicial de soluções potenciais, chamadas de 'indivíduos', que são representados por cadeias de bits ou outros símbolos.
2. Seleção: Escolha dos indivíduos mais aptos para passar seus 'genes' à próxima geração, baseado em uma função de avaliação.
3. Cruzamento (Recombinação): Combinação de partes dos genes de dois indivíduos pais para criar novos indivíduos filhos.
4. Mutação: Alteração aleatória de alguns genes para introduzir variabilidade genética e evitar a convergência prematura.
5. Iteração: Repetição dos passos de seleção, cruzamento e mutação até que uma solução satisfatória seja encontrada ou um critério de parada seja atingido.

Aplicações de Genetic Algorithms

Os genetic-algorithms têm uma ampla gama de aplicações, incluindo:

• Otimização de Rotas: Planejamento de rotas eficientes para veículos ou drones.
• Design Automotivo: Otimização de formas e estruturas para melhor desempenho.
• Machine Learning: Ajuste de parâmetros em modelos de aprendizado de máquina.
• Evolução de Programas: Geração automática de programas de computador.

Benefícios dos Genetic Algorithms

Os genetic-algorithms são valorizados por sua capacidade de lidar com problemas de alta complexidade e por não exigirem conhecimento detalhado do espaço de busca. Além disso, eles são altamente paralelizáveis e podem ser aplicados a problemas onde soluções ótimas são difíceis de encontrar por métodos tradicionais.