Olá, amigos.

Os conceitos de evolução e adaptação
são ubíquos em sistemas complexos.

Como nós veremos nas unidades seguintes,
os mecanismos de seleção natural de

Darwin são relevantes não somente
para organismos biológicos,

como se tornaram centrais também para 
sistemas sociais e tecnológicos.

Cientistas da computação têm estado
interessados em simulação biológica

desde quando os computadores
surgiram.

Nessa unidade, eu vou cobrir uma
abordagem da computação

inspirada na biologia,
chamada algoritmos genéticos.

Esses algoritmos foram desenvolvidos no
começo como uma forma de modelar evolução

e adaptação pelas disciplinas,
mas eles também vieram a ser

muito exitosos como métodos
de inteligência artificial,

uma forma de programas evolucionários e
outros objetos computacionais,

sem termos que "engenheirá-los"
nós mesmos.

Algumas vezes, os resultados desses
algoritmos são muito surpreendentes.

Eles vêm com coisas que nenhum humano
teria pensado.

E algumas vezes as soluções 
que eles trazem

são mais exitosas que aquelas
projetadas por humanos.

Nessa unidade, cobrirei como
algoritmos genéticos funcionam,

e como eles têm sido usados
no mundo real.

5.1 Introdução

Deixe-me começar destacando os conceitos
básicos da evolução pela seleção natural.

Primeiro, organismos herdam 
características de seus pais.

As características são herdadas
com alguma variação,

via mutação, recombinação sexual e 
outros mecanismos geradores de variação.

Mas devido à competição por recursos
limitados, os organismos

melhores adaptados ao ambiente tendem
a produzir mais descendentes.

Essa foi a intuição de Darwin na ideia
de seleção natural.

Seleção se deve a competição.

Dessa forma, características que 
produzam indivíduos adaptáveis

se espalham na população.

Inicialmente, cientistas da computação
inspirados pela biologia,

viram que isso tudo poderia acontecer
não só na natureza,

mas também dentro de computadores, 
onde organismos computacionais,

tais como programas, poderiam desempenhar
o papel de organismos biológicos,

e poderiam evoluir via
evolução Darwiniana.

Uma das primeiras pessoas a 
desenvolver essa ideia em algum detalhe,

foi o cientista da computação,
John Holland,

na Universidade de Michigan,
que, nas décadas de 60 e 70,

desenolveu a ideia de algoritmos
genéticos, também conhecidos como GA's.

Holland introduziu a noção de GA's
em seu livro,

"Adaptação em Sistemas Naturais e
Artificiais", publicado em 1975.

Esse livro apresentou um quadro
matemático para compreender

adaptação em uma forma mais geral,
uma que foi além da

adaptação biológica e 
encampou adaptação social, tecnológica e

artificial em computadores.

A última parte leva ao desenvolvimento de
algoritmos genéticos e sua subsequente

aplicação em muitos problemas
do mundo real.

Aqui estão alguns exemplos de uso de
algoritmos genéticos no mundo real.

Apenas para dar uma noção da
diversidade de aplicações.

GA's tem sido usados para projetar
partes de aviões pela GE e Boeing.

Também pela NASA para projetar antenas
para naves espaciais.

John Deere and Company têm usado
algoritmos genéticos para otimizar

o planejamento da linha de montagem.

Eles têm sido usados por várias
empresas para auxiliar

na descoberta automatizada de remédios.

GA's têm sido usados para aprender
a detectar fraudes em

transações financeiras e
comércio financeiro.

Têm sido usados para desenvolver
programas para análise automatizada

de imagens de satélite em Los Alamos,

e eles têm sido usados para gerar

animações computacionais realísticas
em vários filmes,

incluindo
"Senhor dos Aneis" e "Troia".