Título: GAADT (Genetic Algorithm based on Abstracts Data Types): Uma Abordagem Teórica e Aplicativa
Autores: Lopes, Manoel Agamemnon; Lopes, Roberta Vilhena Vieira
Resumo: Este artigo apresenta uma visão geral da Teoria dos Algoritmos Genéticos baseada em Tipos Abstrato de Dados. Aqui são levantadas algumas questões epistemológicas sobre o uso de uma lógica depreendida da Teoria da Origem das Espécies de Darwin (Darwin, 1959), (Gould, 1992) para justificar a mudança de nível de abstração como visão apropriada na busca de uma metodologia de resolução de certos tipos de problemas, que serão aqui chamados de Problemas Evolutivos (Vieira, 2003). Por este motivo, essa teoria aborda uma representação do indivíduo estratificada em três níveis epistemológicos de percepção: cromossomo, gene e base e da população como um conjunto de indivíduos construídos a partir desses insumos. Essa percepção é suficientemente rica ao ponto de permitir que a evolução seja vista como um movimento em certa direção determinada pelo ambiente. A lógica resultante dessa visão da evolução será utilizada aqui para resolver problemas. Com essa teorética torna-se possível a caracterização de certas propriedades dos algoritmos genéticos; identificar os problemas que podem ser solucionados por estes e fazer comparações com outros modelos. A adoção de uma linguagem rigorosa para a descrição dos algoritmos genéticos e, em consequência, o estabelecimento de uma teoria formal para o tratamento dos mesmos, dará o cunho cientifico e um conjunto de critérios de aplicabilidade que, atualmente, esses poderosos mecanismos carecem. Por fim, é apresentada uma metodologia, bem como aplicação que é desenvolvida no decorrer do trabalho.
Palavras-chave: Algoritmo Genético; Processos Evolutivos; problemas Evolutivos; convergência
Páginas: 14
Código DOI: 10.21528/lmln-vol10-no4-art1
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