Os algoritmos genéticos são métodos de busca estocástica baseados na teoria da evolução, usando conceitos como seleção natural e mutação. Eles funcionam através da inicialização de uma população, avaliação de aptidão, seleção, recombinação e mutação até que um critério de parada seja atingido. Esses algoritmos têm aplicações práticas, como no desenvolvimento da antena da espaçonave ST5 da NASA.

1. ALGORITMOS
GENÉTICOS
Jean F. G. Rodrigues
Novembro/2016

2. Definições
• Algoritmo: sequência finita de instruções bem
definidas e não ambíguas, cada uma das quais
devendo ser executadas mecânica ou
eletronicamente em um intervalo de tempo finito
e com uma quantidade de esforço finita[1].
Figura 1 – algoritmo de ordenação quicksort de uma matriz de valores ao acaso

3. Definições
• Genética (do grego geno; fazer nascer): a
ciência dos genes, da hereditariedade e da
variação dos organismos. Ramo da biologia
que estuda a forma como se transmitem as
características biológicas de geração para
geração[2].

4. O que são algoritmos genéticos?
Algoritmos de busca estocástica da família de
algoritmos evolutivos, cuja concepção se deu
por Alan Turing (Turing, 1950)[3] com posterior
pesquisa e desenvolvimento acadêmico-
científicos e implementações feitos por
diversas outras pessoas.

5. Definição
• Um algoritmo genético (ou AG) é uma
variante de busca em feixe estocástica na
qual os estados sucessores são gerados pela
combinação de dois estados pais, em vez de
serem gerados pela modificação de um único
estado. A analogia em relação à seleção
natural é a mesma que se dá na busca em
feixe estocástica, exceto pelo fato de agora
estarmos lidando com a reprodução sexuada,
e não com a reprodução assexuada[4].

6. Técnicas de Busca
Figura 2 – Árvores de técnicas de busca[5]

7. Os algoritmos genéticos
Algoritmos genéticos usam conceitos da
Teoria Sintética da Evolução, baseada nos
estudos de seleção natural (Darwin, 1859),
como:
➢População / indivíduo
➢Genótipo / fenótipo
➢Seleção Natural
➢Recombinação (crossover)
➢Mutação

8. Os algoritmos genéticos
Figura 3 – Passos dos algoritmos genéticos
Geração da
população inicial
Cálculo de
aptidão
Critério
de
parada?
Fim
Seleção Recombinação Mutação
Início

9. Como funcionam os algoritmos
genéticos
Procedimento AG
{ t = 0;
inicia_população (P, t)
avaliação (P, t);
repita até (t >= d)
{ t = t +1;
seleção_dos_pais (P,t);
recombinação (P, t);
mutação (P, t);
avaliação (P, t);
sobrevivem (P, t)
}
}
onde:
t - tempo atual;
d - condições de aptidão para
finalização do algoritmo;
P - população

10. Como funcionam os algoritmos
genéticos
• Inicialização: criar uma população de
“indivíduos” candidatos à solução do
problema
• Avaliação de aptidão: verificar se algum dos
indivíduos propostos atendem à solução do
problema

11. Como funcionam os algoritmos
genéticos
• Seleção (método roleta):
Figura 4 – Seleção probabilística por aptidão – método roleta[6]

12. Como funcionam os algoritmos
genéticos
• Recombinação (crossover):
Figura 5 – Um exemplo de crossover de um ponto.
(a) dois indivíduos são escolhidos; (b) um ponto (4) de crossover é escolhido; (c) são
recombinadas as características, gerando dois novos indivíduos[6].

13. Como funcionam os algoritmos
genéticos
• Mutação :
Figura 6 – Exemplo de mutação[6]

14. Aplicações
• Exemplo: desenvolvimento da antena da
espaçonave ST5, da NASA, de 2006 [7]
Figura 7 – Versao final da antena da aeronave ST5 [7]

15. Dúvidas, críticas, sugestões, pontos a
acrescentar?

16. Referências
[1] Algoritmo - <https://pt.wikipedia.org/wiki/Algoritmo>. Acesso:
28/10/2016.
[2] Genética - <https://pt.wikipedia.org/wiki/Genética> . Acesso:
28/10/2016.
[3] COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE - TURING, A. M., 1950.
[4] Inteligencia Artificial - 3a Ed - RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter - p. 166
[5] ALGORITMOS GENETICOS -
<http://eddyalfaro.galeon.com/geneticos.html>. Acesso:
20/10/2016.
[6] ALGORITMOS GENETICOS – CARVALHO, André Ponce de Leon -
<http://conteudo.icmc.usp.br/pessoas/andre/research/genetic/>.
Acesso: 29/10/2016.
[7] Automated Antenna Design with Evolutionary Algorithms - AL
GLOBUS, Gregory S. Hornby, LINDEN, Derek S., LOHN, Jason D. -
<https://ti.arc.nasa.gov/m/pub-
archive/1244h/1244%20(Hornby).pdf>. Acesso: 29/10/2016.