Aprendizagem supervisionada na predição de curvas de valores fitness em algoritmos genéticos

O presente artigo da continuidade nos esforços de uma abordagem recente, a qual propôs a predição de curvas de valores fitness no processo evolutivo dos Algoritmos Genéticos (AGs). O trabalho atual propõe se aprofundar, sugerir novos métodos e ambientes com objetivo de entender, dentre outros aspectos, as influências do tamanho e da qualidade do conjunto de dados bem como as características dos problemas utilizados. Constatou-se que os novos métodos contribuíram para um entendimento mais preciso desta abordagem, permitindo evidenciar algumas dificuldades que o modelo está suscetível, principalmente causadas em cenários com poucas execuções disponíveis para treinamento durante a resolução de problemas com vários mínimos locais.