desempenho do algoritmo genético com iteração retroviral para otimização de funções com representação real

Este trabalho apresenta uma análise de desempenho, quanto à escolha de parâmetros, do Algoritmo Genético Retroviral Iterativo (AGRI) utilizado para o problema de otimização de funções reais. São analisadas várias configurações do AG com retrovírus na busca do máximo das funções benchmarking F1 (Shifted Sphere Function), F2 (Shifted Schwefel’s Problem), F3 (Shifted Rotated High Conditioned Elliptic Function) e F5 (Schwefel’s Problem 2.6 with Global Optimum on Bounds). Os resultados comprovam o melhor desempenho do AGRI frente ao AG clássico e ao AG com alta taxa de mutação utilizando as configurações com infecção fraca, média e agressiva do AGRI.