Aplicações
Sistemas adaptativos tentam resolver problemas acumulando conhecimento sobre o problema e utilizando estas informações para gerar soluções aceitáveis. Estes problemas, tipicamente, se encontram nas áreas de configuração de sistemas complexos, alocação de tarefas, seleção de rotas, e outros problemas de otimização e aprendizado de máquina.
Seguem-se alguns exemplos de sistemas adaptativos:
Controle de Sistemas Dinâmicos;
Indução e Otimização de Bases de Regras;
Encontrar Novas Topologias Conexionistas: Engenharia de Sistemas Neurais Artificiais, Modelagem de Estruturas Neurais Biológicas;
Simulação de Modelos Biológicos;
Evolução Interativa de Imagens;
Composição Musical.
Entre as aplicações dos Algoritmos Genéticos, podemos citar:
Multiprocessor Scheduling
A aplicação de AG's no problema de associação ótima de processos e processadores. Objetivo e diminuir o custo que deriva da comunicação entre processos em um ordenador paralelo de memória distribuída. Multiprocessor Scheduling podem ser relacionados com problemas de robótica.
Biologia Molecular e Físicoquímica
Existe uma hipótese de trabalho que sustentaria a utilização de técnicas baseadas em populações devido a estrutura da função objetivo. Em problemas relacionados com estrutura molecular existem experimentos que dão indícios claros sobre a validez dessa hipótese. Assim é fácil observar que são cada vez mais numerosas as aplicações de AG's neste campo.
Engenharia em Construções
Os AG's tem ganhado aceitação em um grande número de problemas de engenharia . Uma aplicação é na otimização discreta de estruturas.
Busca em Base de Dados
Geofísica
Para o problema chamado de Seismic Waveform Inversion, geralmente se utiliza a estatística Bayesiana na qual se combina a informação que "a priori" sobre o modelo, com os dados obtidos. Surgem assim funções que requerem métodos de otimização global. Outro aplicação nessa área é no problema de Inversion for seismic anisotropy.
Redes Neurais
Alguns autores tem buscado encontrar uma relação entre Redes Neurais e AG´s . De alguma maneira eles tem tentado correlacionado com a aprendizagem em Redes Neurais eles tem estudado problemas de otimização relacionados com a busca de funções lineares discriminantes em problemas de classificação.
Compressão de Dados
A compressão de dados em geral, e a compressão de imagens sólidas em particular. Esta aplicação consiste em encontrar um método que utiliza os AG's para encontrar um sistema de funções locais iteradas (LIFS) para a codificação de imagens. Produzindo como resultado final uma imagem com qualidade similar a utilização do método convencional de compressão fractal, com um tempo 30% menor.
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