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− | A partir de um problema de | + | A partir de um problema de optimização, mesmo que se desconheça o que se está a optimizar, é possível encontrar uma solução óptima, através dos Algoritmos evolutivos e das suas variações. Ou seja, tais algoritmos podem trabalhar em problemas, sem que exista um conhecimento explicito, isto é, podem tratar-se de paradigmas. |
− | Os Algoritmos | + | Os Algoritmos evolutivos procuram tratar estruturas de objectos abstratos de uma população, como, por exemplo, variáveis dum problema de optimização, os quais são manipulados por operadores inspirados na evolução biológica, que objectivam a busca para a solução de um problema, estes operadores são comumente chamados de operadores genéticos. |
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BARRETO, Jorge Muniz. [[Inteligência Artificial]] – No Limiar do Século XXI. Florianópolis, 3° ed. O Autor, 2001. p. 180 - 183. | BARRETO, Jorge Muniz. [[Inteligência Artificial]] – No Limiar do Século XXI. Florianópolis, 3° ed. O Autor, 2001. p. 180 - 183. | ||
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Edição atual desde as 08h30min de 5 de dezembro de 2008
Algoritmos evolutivos são algoritmos baseados em uma gama de mecanismos da evolução biológica e serviram para originar conceitos um pouco mais recentes, como o dos Algoritmos genéticos
A motivação para a construção de tais modelos computacionais surgiu de teorias através das quais a Natureza, por meio de seus recursos, resolveu problemas de complexidade, isto é, determinar quantidade de “recursos” para resolver “problemas” de sobrevivência. Assim, pode-se dizer que a natureza optimiza seus mecanismos para resolver um ou mais problemas.
A partir de um problema de optimização, mesmo que se desconheça o que se está a optimizar, é possível encontrar uma solução óptima, através dos Algoritmos evolutivos e das suas variações. Ou seja, tais algoritmos podem trabalhar em problemas, sem que exista um conhecimento explicito, isto é, podem tratar-se de paradigmas.
Os Algoritmos evolutivos procuram tratar estruturas de objectos abstratos de uma população, como, por exemplo, variáveis dum problema de optimização, os quais são manipulados por operadores inspirados na evolução biológica, que objectivam a busca para a solução de um problema, estes operadores são comumente chamados de operadores genéticos.
Referencias bibliográficas
BARRETO, Jorge Muniz. Inteligência Artificial – No Limiar do Século XXI. Florianópolis, 3° ed. O Autor, 2001. p. 180 - 183.
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