Algoritmos Genéticos

Os algoritmos genéticos (AGs) são uma classe de algoritmos inspirados nos processos de evolução natural, utilizados para resolver problemas complexos de otimização (BARTZ-BEIELSTEIN et al, 2024). Eles pertencem a uma categoria maior chamada algoritmos evolutivos (AEs), que incluem também estratégias evolutivas e programação genética (BARTZ-BEIELSTEIN et al., 2024). O funcionamento básico dos algoritmos genéticos envolve uma população de indivíduos, representados por um conjunto de possíveis soluções para o problema em questão, que se reproduzem e geram descendentes para formar novas gerações. A seleção dos indivíduos mais aptos, ou seja, aqueles que apresentam as melhores soluções para o problema, é feita de acordo com uma função de fitness. Essa função mede a qualidade das soluções e é fundamental para guiar a busca do algoritmo (SOARES, 2024).

A estrutura de um AG é composta por diversos parâmetros que influenciam seu desempenho, como o tamanho da população, a representação dos indivíduos (a forma como as soluções são codificadas), o número de pais selecionados para cruzamento, a taxa de mutação e o processo de recombinação (BARTZ-BEIELSTEIN et al., 2024). O cruzamento, ou recombinação, mistura as características de dois indivíduos para gerar descendentes, enquanto a mutação altera aleatoriamente alguns genes de um indivíduo para introduzir diversidade na população e evitar que o algoritmo fique preso em ótimos locais. O balanceamento entre recombinação e mutação é crucial para garantir uma exploração eficaz do espaço de soluções (BARTZ-BEIELSTEIN et al., 2024).

Uma das aplicações clássicas dos algoritmos genéticos é a resolução do problema das 8 damas, onde o objetivo é posicionar 8 damas em um tabuleiro de xadrez de forma que nenhuma dama ataque outra (SOARES, 2024). Neste caso, cada solução é representada por uma configuração de posições das damas, e a função de fitness avalia quantas damas estão atacando umas às outras, sendo o objetivo minimizar essa quantidade. O uso de AGs nesse contexto demonstra como esses algoritmos podem ser aplicados a problemas de busca combinatória (SOARES, 2024).

Os algoritmos genéticos também têm variantes que exploram diferentes formas de representação e seleção. Por exemplo, os algoritmos com representação binária (como strings de bits) são os mais tradicionais, mas outras abordagens, como os algoritmos com representação real, podem ser mais eficientes para certos tipos de problemas. A escolha da representação adequada é uma das decisões mais importantes ao projetar um AG, pois ela pode afetar diretamente a eficiência e a eficácia do algoritmo (BARTZ-BEIELSTEIN et al., 2024).

Os algoritmos genéticos são ferramentas poderosas para resolver uma ampla gama de problemas de otimização. A sua capacidade de explorar grandes espaços de busca de forma eficiente e sua flexibilidade para lidar com problemas complexos, com múltiplos objetivos e variáveis, os torna uma escolha popular em várias áreas da ciência e engenharia. No entanto, o sucesso de um AG depende da cuidadosa escolha dos parâmetros de operação e da adaptação constante do algoritmo durante o processo de busca. O uso equilibrado de cruzamento e mutação, juntamente com uma representação adequada, pode melhorar significativamente o desempenho desses algoritmos (SOARES, 2024; BARTZ-BEIELSTEIN et al., 2024).