Definição - o que significa algoritmo genético?
Um algoritmo genético é um método de pesquisa heurística usado em inteligência artificial e computação. É usado para encontrar soluções otimizadas para pesquisar problemas com base na teoria da seleção natural e biologia evolutiva. Os algoritmos genéticos são excelentes para pesquisar conjuntos de dados grandes e complexos. Eles são considerados capazes de encontrar soluções razoáveis para problemas complexos, pois são altamente capazes de resolver problemas de otimização irrestrita e restrita.
Definirtec explica Algoritmo Genético
Um algoritmo genético faz uso de técnicas inspiradas na biologia evolutiva, como seleção, mutação, herança e recombinação para resolver um problema. O método mais comumente empregado em algoritmos genéticos é criar um grupo de indivíduos aleatoriamente a partir de uma determinada população. Os indivíduos assim formados são avaliados com o auxílio da função de avaliação fornecida pelo programador. Os indivíduos recebem, então, uma pontuação que destaca indiretamente a adequação à situação dada. Os dois melhores indivíduos são então usados para criar uma ou mais prole, após o que mutações aleatórias são feitas na prole. Dependendo das necessidades da aplicação, o procedimento continua até que uma solução aceitável seja derivada ou até que um certo número de gerações tenha passado.
Um algoritmo genético difere de um algoritmo de otimização clássico baseado em derivada de duas maneiras:
- Um algoritmo genético gera uma população de pontos em cada iteração, enquanto um algoritmo clássico gera um único ponto em cada iteração.
- Um algoritmo genético seleciona a próxima população por cálculo usando geradores de números aleatórios, enquanto um algoritmo clássico seleciona o próximo ponto por cálculo determinístico.
Em comparação com a inteligência artificial tradicional, um algoritmo genético oferece muitas vantagens. É mais robusto e está sujeito a avarias devido a ligeiras alterações nas entradas ou devido à presença de ruído. No que diz respeito a outros métodos de otimização, como práxis, programação linear, heurística, primeiro ou em largura, um algoritmo genético pode fornecer resultados melhores e mais significativos ao pesquisar grandes espaços de estado multimodais, grandes espaços de estado ou superfícies n-dimensionais.
Os algoritmos genéticos são amplamente usados em muitos campos, como robótica, design automotivo, roteamento de telecomunicações otimizado, design de engenharia e design molecular auxiliado por computador.