Algoritmo Genético Bayesiano — Otimização evolucionária guiada por modelo probabilístico
Um Algoritmo Genético Bayesiano (BGA) substitui os operadores tradicionais de cruzamento e mutação por uma rede Bayesiana probabilística aprendida a partir de indivíduos selecionados de alta aptidão. A cada geração, o algoritmo constrói um modelo gráfico da estrutura de soluções promissoras e, em seguida, amostra novos descendentes desse modelo, permitindo que a busca capture e explore dependências de variáveis que os GAs padrão perdem.
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Fontes
- Pelikan, M., Goldberg, D. E., & Cantu-Paz, E. (1999). BOA: The Bayesian optimization algorithm. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-1999), pp. 525–532. Morgan Kaufmann. link ↗
- Larranaga, P., & Lozano, J. A. (Eds.) (2002). Estimation of Distribution Algorithms: A New Tool for Evolutionary Computation. Kluwer Academic Publishers, Boston. ISBN: 9781461352747
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Genetic Algorithm — Probabilistic model-guided evolutionary optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/simulation/bayesian-genetic-algorithm
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