RESUMO.O propósito deste trabalhoé apresentar um operador genético desenvolvido a partir dos métodos matemáticos de extrapolação de curva. Este operador irá auxiliar na produção de um indivíduo melhor adaptado na população do algoritmo genético com codificação real, reconhecendo padrões inerentes aos genes dos cromossomos dos melhores indivíduos de cada geração. O operador proposto em conjunto com o algoritmo genético de codificação realé comparado com cinco outros métodos diferentes de otimização aplicados a prospecção geoelétrica.Palavras-chave: otimização, operador matemático, algoritmo genético, codificação real.
INTRODUÇÃOVários são os métodos de otimização existentes na literatura. Estes métodos podem ser divididos em dois grupos distintos; i) métodos determinísticos e ii) métodos heurísticos. Os algoritmos de otimização determinísticos nem sempre conseguem resolver problemas com alta ordem de complexidade, gastando elevado tempo de execução para obter resultados satisfatórios, em alguns casos inviabilizando o processo de otimização [1].Neste trabalho, um algoritmo genético (AG)é utilizado como método de otimização [2,3]. Os AG são métodos estocásticos de busca cega de soluções otimizadas [4]. Eles não dispõem de nenhum conhecimento específico do problema a ser resolvido, de maneira que a buscaé efetuada exclusivamente utilizando o valor da função de avaliação [5]. Eles não trabalham diretamente