File:Estimation_of_Distribution_Algorithm_animation.gif · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
algoritmo genético
Sign in to saveAlso known as optimize problem, GA
competitive algorithm for searching a problem space
A genetic algorithm is a search method that works like evolution—it starts with many possible solutions, tests which ones work best, and then combines and modifies the winning solutions to find even better answers. This approach matters because it can tackle complex problems where traditional methods get stuck, making it useful for everything from engineering design to scheduling tasks.
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Research
53,490 papers- Hybrid quantum search with genetic algorithm optimization.PeerJ. Computer science · 2024
- Genetic Algorithm-Enhanced Direct Method in Protein Crystallography.Molecules (Basel, Switzerland) · 2025
- Voice recognition enhancement by genetic algorithm.Heliyon · 2024
- Student timetabling genetic algorithm accounting for student preferences.PeerJ. Computer science · 2023
- Calibration of an Adaptive Genetic Algorithm for Modeling Opinion Diffusion.Algorithms · 2022
via PubMed
Wikidata facts
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- inception
- 1975-00-00
via Wikidata · CC0
Article · Português
Um algoritmo genético (AG) é uma técnica de busca utilizada na ciência da computação e em investigação operacional para achar soluções aproximadas em problemas de otimização e busca, fundamentado principalmente pelo americano John Henry Holland.Algoritmos genéticos são uma classe particular de algoritmos evolutivos que usam técnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, mutação, seleção natural e recombinação (ou crossing over). Alguns exemplos do uso de AG incluem otimização de aprendizagem de árvore de decisão para melhor performance, resolução de algoritmo de sudoku, , e etc.
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