Vamos analisar cada uma das opções para identificar a que melhor descreve a importância da função de aptidão e dos operadores de mutação e cruzamento no ajuste de hiperparâmetros em machine learning: Opção A: "Operadores de mutação e cruzamento garantem a precisão final do modelo, enquanto a função de aptidão atua na escolha dos hiperparâmetros, sem influenciar diretamente o desempenho do aprendizado." - Essa opção é incorreta, pois a função de aptidão influencia diretamente o desempenho do aprendizado ao avaliar a qualidade das soluções. Opção B: "A função de aptidão define os melhores hiperparâmetros com base em uma única métrica, enquanto os operadores de cruzamento reduzem a variabilidade, assegurando uma convergência mais rápida." - Essa opção é parcialmente correta, mas a função de aptidão não deve se basear em uma única métrica, pois isso pode levar a uma avaliação inadequada. Opção C: "A função de aptidão e os operadores de mutação garantem que o algoritmo explore todas as soluções possíveis, mas não impactam a qualidade final do ajuste dos hiperparâmetros em machine learning." - Essa opção é incorreta, pois tanto a função de aptidão quanto os operadores de mutação e cruzamento impactam a qualidade final do ajuste. Opção D: "A função de aptidão mede a qualidade das soluções, enquanto os operadores de mutação e cruzamento garantem variabilidade, evitando que o algoritmo convirja para uma solução subótima." - Essa opção é correta, pois a função de aptidão realmente mede a qualidade das soluções e os operadores de mutação e cruzamento promovem a variabilidade, ajudando a evitar a convergência para soluções subótimas. Portanto, a alternativa correta é: Opção D.