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Meta-heurísticas são paradigmas de desenvolvimento de algoritmos heurísticos. Diversas propostas de meta-heuríticas surgiram nos últimos anos impulsionadas pelos problemas pertencentes à classe NP-difícil. Dentre as meta-heurísticas mais conhecidas pode-se destacar: Algoritmos Genéticos, Scatter Search e Algoritmos Meméticos, que são uma família de modelos computacionais, inspirados na evolução natural dos seres vivos;
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Laís

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Parece que você está buscando informações sobre meta-heurísticas e suas aplicações. As meta-heurísticas são, de fato, abordagens poderosas para resolver problemas complexos, especialmente aqueles que pertencem à classe NP-difícil. 1. Algoritmos Genéticos: Inspirados na seleção natural, esses algoritmos utilizam operações como seleção, cruzamento e mutação para evoluir soluções ao longo de gerações. 2. Scatter Search: Essa técnica combina soluções existentes para gerar novas, focando na diversidade e na exploração do espaço de soluções. 3. Algoritmos Meméticos: Esses algoritmos combinam heurísticas locais com métodos evolutivos, permitindo uma busca mais refinada e eficiente. Essas abordagens são amplamente utilizadas em diversas áreas, como otimização, planejamento e design, devido à sua capacidade de encontrar soluções satisfatórias em um tempo razoável, mesmo para problemas complexos.

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