Algoritmos Genéticos Práticos em Python e MATLAB

Algoritmos Genéticos são um subconjunto de Algoritmos Evolutivos que são, em sua maioria, usados para resolver problemas de otimização. Eles trabalham criando iterativamente uma população de soluções, avaliando cada solução e, em seguida, selecionando as melhores soluções para criar a próxima geração. Neste curso abrangente, você aprenderá como implementar Algoritmos Genéticos tanto em Python quanto em MATLAB. Você vai começar aprendendo os conceitos principais de GAs, como seleção, crossover, mutação e funções fitness. Em seguida, implementamos GAs binárias e reais codificadas em MATLAB. No último tópico, alteramos para Python e implementamos Algoritmos Genéticos do zero no domínio de números reais.

Os algoritmos genéticos são úteis porque podem ser usados para resolver uma ampla gama de problemas, mesmo aqueles que são muito complexos ou computacionalmente caros para outros métodos. As GAs também são muito versáteis, e podem ser aplicadas a problemas em uma variedade de domínios, como engenharia, aprendizado de máquina e finanças.

Até o final deste curso, você será capaz de entender os conceitos principais de algoritmos genéticos, implementar algoritmos genéticos em ambos Python e MATLAB, e se preparar para aplicar algoritmos genéticos para resolver uma variedade de problemas de otimização do mundo real. As GAs são um habilor valioso para qualquer pessoa que trabalha em Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou Engenharia. Ao dominar as GAs, você será capaz de otimizar as soluções de forma eficiente e eficaz. Imagine ser capaz de usar GAs para projetar melhores algoritmos, refinar redes neurais finas ou apriviver processos de negócios. Com GAs à sua disposição, as possibilidades são intermináveis.