Algoritmos Genéticos - Áreas de Aplicação
Os algoritmos genéticos são usados principalmente em problemas de otimização de vários tipos, mas também são frequentemente usados em outras áreas de aplicação.
Nesta seção, listamos algumas das áreas nas quais os algoritmos genéticos são usados com frequência. Estes são -
Optimization- Algoritmos genéticos são mais comumente usados em problemas de otimização em que temos que maximizar ou minimizar um determinado valor de função objetivo sob um determinado conjunto de restrições. A abordagem para resolver problemas de otimização foi destacada ao longo do tutorial.
Economics - Os AGs também são usados para caracterizar vários modelos econômicos, como o modelo da teia de aranha, a resolução de equilíbrio da teoria dos jogos, precificação de ativos, etc.
Neural Networks - GAs também são usados para treinar redes neurais, particularmente redes neurais recorrentes.
Parallelization - Os AGs também têm capacidades paralelas muito boas e provam ser um meio muito eficaz na resolução de certos problemas, além de fornecer uma boa área de pesquisa.
Image Processing - GAs são usados para várias tarefas de processamento de imagem digital (DIP), bem como correspondência de pixels densos.
Vehicle routing problems - Com múltiplas janelas soft time, múltiplos depósitos e uma frota heterogênea.
Scheduling applications - Os AGs também são usados para resolver vários problemas de agendamento, particularmente o problema de cronograma.
Machine Learning - como já discutido, o aprendizado de máquina baseado em genética (GBML) é uma área de nicho no aprendizado de máquina.
Robot Trajectory Generation - GAs têm sido usados para planejar o caminho que um braço de robô faz ao se mover de um ponto a outro.
Parametric Design of Aircraft - GAs têm sido usados para projetar aeronaves variando os parâmetros e desenvolvendo melhores soluções.
DNA Analysis - Os AGs foram usados para determinar a estrutura do DNA usando dados espectrométricos sobre a amostra.
Multimodal Optimization - AGs são obviamente abordagens muito boas para otimização multimodal em que temos que encontrar várias soluções ótimas.
Traveling salesman problem and its applications - GAs têm sido usados para resolver o TSP, que é um problema combinatório bem conhecido usando novas estratégias de crossover e empacotamento.