Algoritmos Genéticos - Exemplo Passo a Passo

Claro! Algoritmos genéticos são uma técnica de otimização inspirada no processo de evolução biológica. Eles são usados para resolver problemas complexos e encontrar soluções aproximadas. Aqui está um exemplo passo a passo de como um algoritmo genético pode ser aplicado: 1. Inicialização: Comece gerando uma população inicial de soluções candidatas. Cada solução é representada por um conjunto de genes, que podem ser representados por uma sequência de bits, números ou qualquer outra forma adequada ao problema. 2. Avaliação: Avalie cada solução candidata usando uma função de aptidão (fitness function). Essa função determina o quão boa é uma solução em relação ao objetivo do problema. Quanto maior o valor de aptidão, melhor a solução. 3. Seleção: Selecione soluções da população atual para reprodução com base em sua aptidão. Soluções com maior aptidão têm maior probabilidade de serem selecionadas, mas soluções com menor aptidão também têm uma chance de serem escolhidas. 4. Reprodução: Realize operações de cruzamento (crossover) e mutação nas soluções selecionadas para criar novas soluções candidatas. O cruzamento envolve a troca de informações genéticas entre duas soluções, enquanto a mutação introduz pequenas alterações aleatórias nos genes. 5. Substituição: Substitua a população atual pelas novas soluções geradas. Isso garante que as soluções mais aptas tenham uma chance maior de sobreviver e influenciar a próxima geração. 6. Critério de parada: Repita os passos 2 a 5 até que uma condição de parada seja atingida. Isso pode ser um número máximo de gerações, uma solução com aptidão suficientemente alta ou qualquer outro critério definido. Lembre-se de que esse é apenas um exemplo básico de como um algoritmo genético pode ser implementado. A complexidade e os detalhes específicos podem variar dependendo do problema em questão.