Algoritmo genético: diferenças entre revisões
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Algoritmos genéticos são uma classe particular de [[Algoritmo evolutivo|algoritmos evolutivos]] que usam técnicas inspiradas pela [[biologia evolutiva]] como [[hereditariedade]], [[mutação]], [[seleção natural]] e [[recombinação]] (ou ''crossing over'').
Algoritmos genéticos são implementados como uma [[Simulação|simulação de computador]] em que uma [[população]] de representações abstratas de solução é selecionada em busca de soluções melhores. A [[evolução]] geralmente se inicia a partir de um conjunto de soluções criado aleatoriamente e é realizada por meio de gerações. A cada geração, a adaptação de cada solução na população é avaliada, alguns indivíduos são selecionados para a próxima geração, e [[
Algoritmos genéticos diferem dos [[algoritmos]] tradicionais de [[otimização]] em basicamente quatro aspectos:
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== {{Ver também}} ==
* [[Lista de algoritmos]]
* [[Recombinação (computação evolutiva)]]
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