Análise das técnicas de seleção no algoritmo genético

Os Algoritmos Gen ticos (AG) s o uma classe particular de Algoritmos Evolutivos (AE) que utiliza t cnicas inspiradas na biologia evolutiva, como a heran a, a muta o, a sele o e o cruzamento. Estes algoritmos baseiam-se nos princ pios da sele o natural e da sobreviv ncia dos mais aptos, tal como afirmado por Charles Darwin em A Origem das Esp cies. Ao imitar estes processos de sele o natural e de sobreviv ncia do mais apto, os algoritmos gen ticos s o capazes de encontrar solu es para problemas do mundo real, se tiverem sido adequadamente codificados. Neste livro, s o abordados os conceitos b sicos dos algoritmos gen ticos que abrangem a gera o de popula es, a codifica o, a sele o, o cruzamento, a muta o e as itera es. A otimiza o/maximiza o de fun es o principal ponto de discuss o neste trabalho. Trata-se de implementar uma fun o de aptid o escolhida utilizando diferentes t cnicas de sele o usadas no algoritmo gen tico e fazer uma compara o entre elas com base nos valores de aptid o da fun o em diferentes n meros de itera es. Este trabalho seria til para profissionais e estudantes/investigadores que pretendam obter uma vis o sobre a compreens o e implementa o do processo de algoritmo gen tico para resolver um problema de otimiza o.