Framework com métodos de Inteligência Artificial para resolução de problemas.
Métodos Heurísticos:
- Gerar E Testar
- Grasp
Métodos Evolutivos:
- Algoritmo Genético Padrão (sGA)
- Algoritmo Genético Seleto Recombinativo (AGsr)
- Algoritmo Genético Seleto Recombinativo com Múltiplos Pais (AGsrMP)
- Evolução Diferencial (DE)
Algoritmos de Estimação da Distribuição:
- Algoritmo Genético Compacto (cGA)
- Univariate Marginal Distribution Algorithm (UMDA)
- Univariate Marginal Distribution Algorithm com domínio contínuo (UMDAc)
- Univariate Marginal Distribution Algorithm com domínio contínuo Bimodal (UMDAcBimodal)
Métodos de Busca:
- Busca em largura
- Busca em profundidade
- Busca em largura recursiva
- Busca em profundidade recursiva
Algoritmos que preciso terminar
- PSO
- MIMICcG
- EcGA
Representação Binária (Inteira):
- One Max (ONE_MAX)
- Bin Max (BIN_INT)
- Trap (TRAP)
- Senha (SENHA)
- 3 Deceptive (DECEPTIVE_3)
Representação Contínua (Real):
- ACKLEY_PROBLEM
- ALUFFI_PENTINI_PROBLEM
- BECKER_LAGO_PROBLEM
- BOHACHEVSKY_1_PROBLEM
- BOHACHEVSKY_2_PROBLEM
- BRANIN_PROBLEM
- CAMEL_BACK3
- CAMEL_BACK6
- COSINE_MIXTURE_PROBLEM
- DEKKERS_AARTS_PROBLEM
- DE
Representação Binária e Real:
- Apostila da Tia
- Problema da N Rainhas
- Problema dos Canibais (Atravessar Rio)
- Problema de Coloração de Mapas (Brasil, Australia)
- Randômico
- Uniforme
- Um ponto
- Uniforme
- Torneio
- Truncamento
- Proporcional
- Touro Cruzador
- Classificação Linear
- Números de Gerações
- Números de Avaliações
- Limite de Tempo
- Convergência
- Sempre
- Binária
- Contínua