Algorítmos genéticos

Abstract

Atualmente são conhecidos muitos problemas computacionais com um nível de complexidade que impossibilita a resolução dos mesmos por meio de algoritmos convencionais. O ramo da complexidade de algoritmo estuda as características desses problemas e propõe heurísticas especiais para resolve-los. Os algoritmos genéticos surgem então como uma alternativa de abstrair os conceitos da evolução genética para solucionar esses problemas complexos. Basicamente, um algoritmo genético age sobre uma população de indivíduos, onde cada indivíduo representa uma solução possível para o problema ao qual o algoritmo está sendo aplicado. Esses indivíduos da população são avaliados e os mais bem adaptados são submetidos a mutações e combinações gênicas para gerarem novos indivíduos que serão introduzidos à população para formarem a próxima geração, ao mesmo passo que os indivíduos com pior resultado são excluídos da população. Dessa forma, sucessivas seleções dos melhores indivíduos proporcionam a evolução, como os indivíduos da população representam possíveis soluções de um problema, essas soluções são evoluídas a cada geração do algoritmo genético. A técnica de utilizar os conceitos de evolução genética e seleção natural na resolução de alguns problemas computacionais se mostra muito eficiente e de relativa simplicidade de implementação. Isso torna os Algoritmos Genéticos uma importante ferramenta para a resolução de problemas complexos.