Question | Answer |
Formalizado por J. Holland (1975) com o nome de planos adaptativos, enfatizam a recombinação como o principal operador de busca e aplicam mutação com baixas probabilidades (operador secundário). Operam com representação binária de indivíduos e possuem seleção probabilística proporcional ao fitness (implementada com um algoritmo denominado roulette wheel). | Algoritmos Genéticos |
Desenvolvido por Rechenberg (1973) e Schwefel (1975, 1977), utilizam mutações com distribuição normal para modificar vetores reais e enfatizam a mutação (e, em segundo plano, a recombinação) como operadores essenciais ao processo de busca tanto no espaço de busca quanto no espaço de parâmetros. O operador de seleção é determinístico, e o tamanho da população de pais e de filhos pode ser distinto. | Estratégias Evolutivas |
Formalizado por Fogel et al. (1966), enfatiza a mutação e não incorpora a recombinação. Quando aplicado a problemas de otimização de valores reais, o algoritmo também emprega mutações com distribuição normal e estende o processo evolutivo ao espaço de parâmetros. O operador de seleção é probabilístico, e a maioria das aplicações atuais emprega vetores reais como codificação, embora tenha sido originalmente desenvolvido para evoluir máquinas de estados finitos. | Programação Evolutiva |
Koza (1992) estendeu este algoritmo para o espaço de programas computacionais. As estruturas de dados são representadas utilizando árvores, e os operadores de crossover e mutação (adaptados para operarem com estruturas do tipo árvore) são empregados. A seleção é probabilística e proporcional ao fitness. | Programação Genética |
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