Olá pessoal do grupo de estudos de algoritmos e estruturas de dados! Hoje vamos falar sobre um tema super importante e nem tão complicado que pode ajudá-lo a resolver categorias inteiramente novas de problemas: algoritmos genéticos. Meu nome é Elemar JR e, assim como muitos de vocês, já tive dificuldades para entender esse tema no passado. No entanto, acredito que posso ajudá-los a compreender melhor essa técnica de otimização e aproveitar ao máximo seus benefícios. Com quase 30 anos de experiência escrevendo código, estou aqui para compartilhar com vocês o que aprendi sobre algoritmos genéticos.
O que são algoritmos genéticos?
Em resumo, algoritmos genéticos são uma técnica de otimização que se baseia na evolução biológica. Assim como na natureza, onde os indivíduos com características mais vantajosas têm mais chances de sobreviver e passar seus genes para as próximas gerações, nos algoritmos genéticos as soluções mais promissoras são selecionadas para “cruzar” e gerar novas soluções.
Para que servem?
Os algoritmos genéticos são muito úteis para resolver problemas complexos, especialmente aqueles considerados “intratáveis”. São problemas para os quais não existe uma solução algorítmica eficiente conhecida. Nesses casos, os algoritmos genéticos podem ser utilizados para encontrar soluções próximas da ótima, mas que seriam impossíveis de serem encontradas por outros métodos. Além disso, são úteis em cenários em que é preferível ter uma solução muito boa obtida rapidamente do que a solução ótima obtida em muito tempo, com alto custo computacional.
Casos de uso famosos
A lista aqui poderia ser muito maior, mas os exemplos que seguem são, sem dúvidas, dignos de destaque:
- Otimização de rotas pelo Google Maps;
- Design de produtos, como o Ford Mustang;
- Seleção de portfólio por gestores de investimentos;
- Controle de tráfego aéreo;
- Projeto de antenas, como na NASA;
- Localização de turbinas eólicas pela Iberdrola;
- Otimização da rota de caminhões de entrega pelo Walmart;
- Engenharia de telecomunicações, projetando antenas mais eficientes e econômicas.
Por que aprender?
Aprender algoritmos genéticos é uma habilidade valiosa para programadores que desejam expandir seu repertório e resolver problemas complexos de forma eficiente e criativa. Além disso, ter conhecimento em algoritmos genéticos e outras meta-heurísticas pode fazer a diferença na empregabilidade do programador, incluindo em grandes empresas, e aumentar a chance de conseguir melhores salários. Isso ocorre porque esses programadores têm um perfil diferenciado e com habilidades muito procuradas por empresas que desejam inovar e obter vantagens competitivas.
Outra vantagem é que programadores com conhecimento em algoritmos genéticos têm menos risco de serem vítimas de layoffs. Isso ocorre porque, além de resolver problemas complexos, esses algoritmos podem ser usados em diversas áreas, como marketing, finanças e engenharia, aumentando as oportunidades de trabalho.
Essa explicação é só o começo…
Por fim, se você ainda não participa do nosso grupo de estudos, convido-o a se juntar a nós e discutir mais sobre o tema. Vamos compartilhar nossas ideias e aprender juntos! Além disso, se você quiser saber mais sobre algoritmos genéticos, convido-o a assistir ao vídeo sobre o assunto que estará disponível nesta página. O vídeo contém muitos exemplos de código e insights poderosos para quem deseja adotar algoritmos genéticos na prática. Tenho certeza de que você vai gostar!
