Algoritmo Genetico

Sistemas Subsimbólicos (Algoritmo Genético)

Algoritmo Genético é uma técnica de IA que foi criada com o intuito de imitar determinados processos observados na evolução natural das espécies. Deste modo, tal técnica fundamentada nas explicações oferecidas por Charles Darwin a respeito da seleção e evolução das espécies, como também, em outras teorias de genética formuladas, posteriormente, por estudiosos como Gregor Mendel. Assim, o objetivo da técnica do Algoritmo Genético consiste em solucionar problemas do mundo real de forma otimizada, sendo aplicável a diversas áreas.

Fazendo uma analogia à teoria de Darwin sobre a evolução da espécies, o Algoritmo Genético trabalha da seguinte forma:

Inicialmente é gerada uma população formada por um conjunto aleatório de indivíduos, que podem ser vistos como possíveis soluções do problema. Durante o processo evolutivo, esta população é avaliada, sendo que para cada indivíduo é atribuída uma nota, ou índice, que reflete sua habilidade de adaptação a determinado ambiente. Uma porcentagem dos indivíduos mais adaptados é mantida, enquanto os outros são descartados. Os membros mantidos pela seleção podem sofrer modificações em suas características fundamentais por meio de cruzamentos, mutações ou recombinação genética gerando descendentes para a próxima geração. Este processo, chamado de reprodução, é repetido até que uma solução satisfatória seja encontrada. Embora possam parecer simplistas do ponto de vista biológico, estes algoritmos são suficientemente complexos para fornecer mecanismos de busca adaptativos poderosos e robustos.

Operadores Genéticos

Os operadores genéticos têm por objetivo realizar transformações em uma população, fazendo com que, a cada nova geração, indivíduos cada vez “melhores” sejam criados, contribuindo assim para que as populações evoluam a cada nova geração. Com isto, os operadores genéticos são classificados em: inicialização, função de aptidão, seleção, cruzamento, mutação, atualização e finalização.

Inicialização

Um Algoritmo Genético tem início a partir da execução do operador denominado inicialização. Tal operador consiste na criação de uma população inicial, na qual os demais serão aplicados. Em geral, pode-se dar início a uma população de forma aleatória, onde os cromossomos são gerados randomicamente e com nicho, em que os cromossomos são gerados e classificados em espécies ondesão gerados de acordo com uma função heurística.

Função de Aptidão

Nos problemas de busca e otimização deve-se também determinar o quão bom é uma solução para que se possa definir se esta contribuirá para a resolução do problema, esse trabalho é realizado pelo operador de função de aptidão. Assim, este operador confere uma nota para cada cromossomo de acordo com o problema. Sendo tal nota, posteriormente, utilizada no operador genético de seleção.

Seleção

O operador de seleção é executado logo após o cálculo da aptidão dos cromossomos. Sua implementação é baseada no processo de seleção natural, onde os indivíduos mais capazes possuem maior probabilidade de gerar mais descendentes, enquanto que os menos capazes