3 Algoritmos Evolutivos

3 Algoritmos Evolutivos

1. Objetivo importante

   • Criação seres inteligentes (IA)
   • vida artificial

2. Habilidades envolvidas

   • auto-replicação
   • aprendizado
   • adaptação
   • controle do meio
   • representação e processamento de informação

3. Sistemas naturais

   • Fonte de inspiração

4. Meta-heurísticas

   • Heurísticas que comandam outras heurísticas
   • Estratégia
     • factibilidade de encontrar uma "boa" solução
   • Utilizada quando não é possível varrer toda a população
   • NÃO
     • Garante a obtenção da solução ótima
     • Garante convergência
     • Garante custo máximo para se chegar a uma solução

5. Evolução

   • Crossover
     • reprodução com herança genética
   • Mutação
     • Variação aleatória
   • Fitness
     • Atribuição de um valor de adaptação
     • Pressão do ambiente sobre o fenótipo do indivíduo
   • Seleção
     • Escolha dos indivíduos para compor próxima geração

6. Algoritmo padrão

   • Tende a ocorrer perda de diversidade

7. Principais

   • Algoritmos Genéticos (AG)
     • 5 Algoritmos Genéticos
   • Estratégias Evolutivas (EE)
     • 7 Estratégias Evolutivas
   • Programação Evolutiva (PE)
   • Programação Genética (PG)
   • Sistemas Classificadores (SC)

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