Computação evolutiva

Por onde começar

Para uma primeira visão do tema, comece pelo mapa mental sobre algoritmos evolutivos. Ele reúne ideias como aprendizado, adaptação e representação. Em seguida, o mapa Algoritmos Genéticos apresenta essa técnica como parte da computação evolutiva e a relaciona à solução de problemas de otimização e aprendizado de máquinas.

As notas sobre algoritmos genéticos também tratam do uso de modelos computacionais de processos naturais da evolução para resolver problemas. Elas podem servir como outra leitura depois do mapa, para retomar as ideias em um formato diferente.

Quizzes e mapas em conjunto

Depois dessa leitura inicial, use o quiz Algoritmos genéticos para trabalhar questões sobre problemas do algoritmo genético clássico e possíveis soluções. Uma das questões menciona a seleção por roleta proporcional à aptidão e a seleção por torneio. Ao estudar cada questão, volte ao mapa para relacioná-la às ideias apresentadas ali.

O quiz sobre programação evolutiva aborda o paradigma e a evolução de um conjunto de soluções em relação ao ambiente. A página também lista um mapa sobre programação evolutiva, que pode ser usado junto ao quiz para organizar o estudo desse tema.

Outros caminhos na página

Os flashcards sobre características de algoritmos evolutivos abordam recombinação e mutação. Já os mapas sobre algoritmos genéticos e estratégias evolutivas apresentam esses operadores em contextos diferentes. Percorrê-los ajuda a localizar os pontos que cada recurso destaca, antes de retornar aos quizzes.

Computação evolutiva é uma seção da unidade Inteligência artificial, na disciplina Informática e TIC. Nesta página, os recursos oferecem diferentes formas de estudar essa seção: mapas para organizar ideias, notas para leitura, flashcards para retomá-las e quizzes para trabalhar questões. Para continuar, escolha um formato e siga pelo assunto que quer aprofundar.