Algoritmos Genéticos, TSP e Inteligência por Enxame
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Mutação em Algoritmos Genéticos
Simula a ocorrência de erros que acontecem com uma pequena probabilidade durante a duplicação de cromossomos.
Cruzamento (Crossover)
Combina as informações genéticas de dois indivíduos (pais) que geram novos indivíduos (filhos). É responsável por gerar novos indivíduos diferentes (sejam melhores ou piores) a partir de indivíduos já promissores.
Abordagens de Cruzamento
- Um-ponto
- Multi-pontos
- Uniforme
Condição de Parada e Finalização
O algoritmo pode terminar a execução quando:
- O número fixo de iterações tiver sido executado.
- O número de iterações tiver decorrido sem ocorrer um melhoramento na solução.
- Tiver decorrido um determinado intervalo de tempo.
- Tiver sido encontrada uma solução satisfatória.