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1. Computação Evolutiva: Introdução aos modelos de computação inspirados na evolução.
2. Programação Genética: Examina sistemas adaptativos para programas em evolução.
3. Algoritmo Genético: Analisa o poder das técnicas de otimização genética.
4. Algoritmo Evolutivo: Discute algoritmos impulsionados pela evolução biológica.
5. Computação Bioinspirada: Analisa modelos computacionais inspirados na natureza.
6. Programação Evolutiva: Explora a simulação da evolução na resolução de problemas.
7. Crossover (Algoritmo Genético): Detalha os processos de recombinação genética.
8. Mutação (algoritmo genético): analisa o papel da mutação na diversidade.
9. Cromossomo (algoritmo genético): descreve estruturas de dados genéticos.
10. Metaheurística: explora estruturas para encontrar soluções quase ótimas.
11. Estratégia de evolução: investiga mecanismos adaptativos para otimização.
12. Aptidão efetiva: define a avaliação de aptidão em contextos evolutivos.
13. Convergência prematura: alerta sobre armadilhas de otimização precoce.
14. Representação genética: examina a codificação de dados em algoritmos genéticos.
15. Algoritmo memético: abrange algoritmos híbridos que combinam pesquisas genéticas e locais.
16. Computação baseada em humanos: analisa a influência humana na computação.
17. Computação lateral: examina interações laterais em sistemas computacionais.
18. Computação natural: explora a computação baseada em processos naturais.
19. Vida Artificial: Apresenta sistemas realistas e suas aplicações.
20. Computação Suave: Investiga métodos de computação flexíveis e aproximados.
21. Neuroevolução de Topologias Aumentadas: Investiga redes neurais em evolução.
2. Programação Genética: Examina sistemas adaptativos para programas em evolução.
3. Algoritmo Genético: Analisa o poder das técnicas de otimização genética.
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20. Computação Suave: Investiga métodos de computação flexíveis e aproximados.
21. Neuroevolução de Topologias Aumentadas: Investiga redes neurais em evolução.
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