Comparação de operadores de cruzamentos utilizados em algoritmos genéticos aplicados aos problemas da cobertura de conjuntos e da mochila multidimensional

Os algoritmos genéticos são técnicas da inteligência artificial utilizados para problemas de otimização baseando-se na teoria da seleção natural darwiniana. A eficácia desse algoritmo é mais notória em se tratando de problemas NP-difíceis como o Problema de Cobertura de Conjunto (SCP) e o Problema Multidimensional da Mochila (PMM). Operadores de cruzamento são uma das etapas dos algoritmos genéticos que tem importância fundamental na realização da busca por soluções no espaço de busca. Avaliar, portanto, os métodos de cruzamento é de suma importância, devido a sua capacidade de formar indivíduos, podendo melhorá-los ou piorá-los. Ao final deste trabalho, pode-se dizer qual o método de cruzamento se sobressai e para qual tipo de problema.