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O cruzamento em algoritmos genéticos combina partes de duas soluções para gerar novas possibilidades. Esse operador aumenta a diversidade da população, permitindo a exploração de novas áreas no espaço de soluções. Assim, as gerações evoluem de forma mais robusta e adaptativa.
Diante do apresentado sobre problema do caixeiro viajante (TSP, Traveling Salesman Problem), compreenda as afirmativas a seguir:
I. O objetivo do TSP é encontrar o caminho mais curto que passe por todas as cidades exatamente uma vez e retorne à cidade inicial.
II. No contexto de algoritmos genéticos, as soluções para o TSP são representadas como populações de matrizes de adjacência.
III. O cruzamento e mutação são métodos essenciais nos algoritmos genéticos para explorar diferentes rotas no TSP.
É correto o que se afirma em:
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Alternativa B - I e III, apenas
O Problema do Caixeiro Viajante (TSP - Traveling Salesman Problem) é um problema clássico de otimização combinatória de classe NP-difícil, frequentemente resolvido através de meta-heurísticas como os Algoritmos Genéticos.
No TSP, busca-se a rota de menor custo (distância, tempo ou valor) que visite um conjunto de cidades. Para aplicar Algoritmos Genéticos, é necessário definir uma representação para o caminho e operadores que permitam a evolução das soluções sem violar as restrições do problema (como visitar cada cidade exatamente uma vez).
As afirmações I e III definem corretamente o problema e as ferramentas de busca do algoritmo, enquanto a II propõe uma estrutura de dados (matriz de adjacência) que não é a representação padrão para indivíduos em AGs aplicados a este problema.
Alternativa B.