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Um_Algoritmo Genético_ é um método de busca heurística inspirado na Teoria da Evolução de Charles Darwin. Esse método foi introduzido por John Holland em 1975 e é usado para encontrar soluções aproximadas para problemas de otimização complexos.
Um Algoritmo Genético se baseia nos fenômenos da seleção natural, reprodução e mutação da seguinte forma. Inicialmente, uma população de soluções é criada aleatoriamente. Cada solução é representada por um cromossomo, que consiste em um conjunto de genes que codificam as características da solução. Os cromossomos são avaliados com base em sua aptidão para resolver o problema em questão.
Os cromossomos mais aptos são selecionados para reprodução, e a reprodução é feita por meio de cruzamento e mutação. O cruzamento envolve a combinação de características de dois cromossomos para produzir um novo cromossomo. A mutação envolve a alteração aleatória de um gene no cromossomo para introduzir variação na população.
O processo de seleção, reprodução, cruzamento e mutação é repetido por várias gerações até que uma solução satisfatória seja encontrada ou até que um critério de parada seja atingido.
Otimização – Algoritmos Genéticos são frequentemente usados para resolver problemas de otimização em áreas como engenharia e finanças. Por exemplo, encontrar a melhor combinação de parâmetros para um modelo de simulação ou minimizar os custos de produção.
Planejamento – Algoritmos Genéticos são usados para planejar tarefas e horários em várias áreas, como logística, transporte e programação de tarefas.
Aprendizado de Máquina – Algoritmos Genéticos são usados em conjunto com outras técnicas de aprendizado de máquina para selecionar as melhores características (features) em um conjunto de dados.
Design de Produtos – Algoritmos Genéticos são usados para otimizar o design de produtos em áreas como arquitetura, design de moda, design de interiores, entre outros.
Seleção de Portfólio - Algoritmos Genéticos são usados para selecionar a melhor combinação de ativos financeiros em um portfólio, maximizando o retorno e minimizando o risco.
Inicialização – Criar aleatoriamente uma população de soluções (indivíduos), geralmente com um tamanho fixo.
Avaliação da Aptidão – Avaliar a aptidão de cada indivíduo na população, com base em um critério de aptidão (fitness function). A aptidão é uma medida de quão bem o indivíduo resolve o problema em questão.
Seleção – Selecionar os indivíduos mais aptos para a reprodução, usando um método de seleção como a roleta, torneio ou rank.
Reprodução – Criar uma nova geração de indivíduos a partir dos indivíduos selecionados na etapa anterior. Isso envolve cruzamento e/ou mutação dos genes dos indivíduos selecionados.
Avaliação da Aptidão da Nova População – Avaliar a aptidão da nova população gerada na etapa anterior.
Verificação do Critério de Parada – Verificar se o critério de parada foi atingido, como um número máximo de gerações ou uma aptidão mínima desejada. Se o critério não foi atingido, voltar para a etapa de seleção.
Retorno da Solução – Retornar a solução final, que é o indivíduo mais apto encontrado ao longo de todas as gerações.
A eficiência de um Algoritmo Genético depende de vários parâmetros ajustáveis, como o tamanho da população, a taxa de mutação e os métodos de seleção e reprodução. Em geral, os algoritmos genéticos têm a capacidade de encontrar soluções boas ou mesmo ótimas para uma ampla variedade de problemas de otimização.
A complexidade computacional de um Algoritmo Genético depende do tamanho da população, do número de gerações e dos operadores genéticos selecionados. Em geral, a complexidade computacional do Algoritmo Genético é determinada pelo número de avaliações de aptidão que devem ser realizadas, já que a avaliação de aptidão é geralmente a operação mais custosa computacionalmente.
Assim, se a população tem tamanho N e o algoritmo executa G gerações, o número total de avaliações de aptidão é N * G. Além disso, o custo computacional dos operadores genéticos depende do tamanho do cromossomo e da taxa de mutação.
Em resumo, a complexidade computacional de um Algoritmo Genético é alta. No entanto, o desempenho pode ser melhorado por meio de técnicas de paralelização e outras otimizações.
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