constituídas por indivíduos melhores, utilizando para isso operadores específicos para árvores sintáticas de cruzamento e mutação. O processo é conduzido por uma função de aptidão (fitness) que mede o quanto o indivíduo está próximo da solução do problema. Indivíduos que possuem maior capacidade de adaptação têm melhores chances de sobreviver. A Programação Genética vem sendo aplicada em diversas áreas do conhecimento, tais como biotecnologia (Koza, 1999), engenharia elétrica (Koza, 2004), análises financeiras (Kuo & Chen, 2003), classificação de padrões (Teredesai & Govindaraju, 2004) e data mining (Bojarczuk; Lopes & Freitas, 2004). O fluxograma de execução da programação genética é mostrado na Figura 4.
Figura 4 - Estrutura do Algoritmo de Programação Genética
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