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O livro oferece uma explicação clara das teorias e conceitos básicos da Inteligência Artificial, bem como uma introdução à programação de algoritmos genéticos. O autor fornece uma discussão detalhada dos algoritmos genéticos, incluindo seus princípios fundamentais e aplicações práticas. Ele também oferece sugestões para a implementação de algoritmos genéticos em ambientes computacionais.
O livro também oferece exemplos de codificação e algoritmos de busca de melhor desempenho para que os leitores possam desenvolver seus próprios programas. O autor também fornece exemplos de aplicações práticas de algoritmos genéticos, como a otimização de redes neurais e a detecção de padrões.
Este livro é um guia prático e abrangente para aqueles que desejam aprender sobre Inteligência Artificial. Recomendo especialmente para desenvolvedores, engenheiros e cientistas que desejam aprofundar seus conhecimentos em algoritmos genéticos.
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Você encontrará uma visão geral sobre as diversas técnicas de Inteligência Artificial: Fractais; Recozimento Simulado; Lógica Nebulosa (fuzzy); Redes Neurais e Computação Evolucionária.Dentro da Computação Evolucionária será dado um destaque maior para a técnica dos algoritmos genéticos – fundamentos, operadores, parâmetros de configuração, vantagens e desvantagens – e de sua aplicação aos problemas de otimização multi-objetivos.Desenvolve-se um modelo de algoritmo genético para otimização de problemas multi-objetivos cuja finalidade é evoluir um conjunto uniformemente distribuído de soluções para determinar o conjunto ótimo de Pareto do problema tratado.As principais características do algoritmo proposto são: (i) ordenamento da população de acordo com propriedades de dominância, (ii) utilização de operadores multi-objetivos adequadamente desenvolvidos: exclusão, adição e operador de otimização individual, (iii) definição de um filtro para reter as soluções de Pareto, (iv) elitismo deste filtro dentro das populações e (v) método de penalização por camadas.Para ilustrar o desempenho do algoritmo desenvolvido são apresentados exemplos numéricos de problemas testes e reais (estruturais) multi-objetivos: viga soldada, treliça tri-objetiva, ponte treliçada, torre de 47 barras, dentre outros.
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