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A mutação é um operador essencial que introduz variações aleatórias nas soluções existentes. Isso ajuda a evitar que o algoritmo genético fique preso em mínimos locais. Em aprendizado de máquina, a mutação pode ser usada para ajustar pesos ou valores de forma inovadora.
Diante do apresentado sobre os conceitos de seleção, ponto de cruzamento e taxa de mutação, interprete as afirmativas a seguir:
I. A seleção é o processo que escolhe os indivíduos mais aptos com base em sua função de aptidão para gerar a próxima geração.
II. O ponto de cruzamento define onde dois indivíduos trocarão seus genes, mas ele não influencia diretamente a diversidade genética da população.
III. A taxa de mutação deve ser baixa para evitar a perda de indivíduos altamente aptos, mas alta o suficiente para garantir a exploração do espaço de busca.
É correto o que se afirma em:
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Alternativa C - I e III, apenas.
Algoritmos Genéticos (AGs) são técnicas de busca e otimização inspiradas na teoria da evolução de Darwin. Eles operam sobre uma população de indivíduos utilizando operadores que mimetizam a biologia.
Os três pilares discutidos na questão são fundamentais para o equilíbrio do algoritmo:
Apenas as afirmações I e III apresentam definições técnicas precisas sobre o funcionamento e a importância dos operadores em Algoritmos Genéticos.
Alternativa C.