Evoluir para melhor

 Segundo Darwin, “Quanto melhor um indivíduo se adaptar ao seu meio ambiente, maior será sua chance de sobreviver e gerar descendentes.”

            Ao interpretar essa frase, podemos ver que a mesma nos traz a cabeça uma lembrança genética, a seleção natural. E seleção natural, nos lembra que há possibilidades para que isso aconteça. Se usarmos a condição “os mais fortes sobrevivem”, veremos que a situação fica muito mais fácil de ser resolvida.

            Mas, e se a população for um número beeeeeem grande?

            Se você tem interesse em matemática, ou até mesmo biologia, pode já ter ouvido falar em algoritmos genéticos. Não? Então eu explico.

            Algoritmos genéticos são criados a partir de programas computacionais que tem como referência os cromossomos humanos, e têm por finalidade achar possíveis probabilidades para a biologia evolutiva como a hereditariedade, mutação, seleção natural, etc. A partir disso, é possível descobrir uma geração que, por seleção natural, vem a ser recombinada com outros genes, para se formar outra população.

            Essa nova população, com os novos genes inseridos na mesma a cada nova geração, tem o objetivo de melhorar as condições da população referente à saúde.

            Para chegar até o resultado dessa seleção natural, é preciso seguir alguns passos:

1. Selecione uma população, ela será sua população inicial. É a partir dela que você usará os algoritmos genéticos para obter uma geração mais apta.

2. Descarte os indivíduos que, segundo Darwin, não adaptaram-se ao ambiente, e são menos forte em relação à sobrevivência.

3. Com os indivíduos restantes, deve-se aplicar a reprodução entre eles, para ter uma nova geração.

4. Ao mesmo tempo em que ocorre o item 3, deve-se também aplicar genes mutados nessa nova geração, a fim de melhorá-la.

            Um exemplo a ser dado pode ser feito com animais, a exemplo dos patos. Se você tem uma primeira geração de patos, não há necessidade de preocuparem-se com quais escolherem, afinal haverá mutações.

            Para a próxima geração, há a necessidade de você ter de definir um modo de selecionar os patos que ajudarão a criar uma nova geração; você pode escolher na sorte ou escolhendo os mais fortes.

            Após essa seleção, chega a hora de misturar DNA’s. ao mesmo tempo, devemos introduzir a essa reprodução genes mutados, com o objetivo de diminuir os defeitos genéticos e tornar a nova população melhor que a antiga.

            Embora o algoritmo genético ajude a resolver problemas biológicos por meio da matemática e suas probabilidades, não é um caminho fácil a ser seguido. Porem, para a biologia evolutiva, é a solução mais apropriada, pois o numero final chega ao resultado em pouco tempo e bem mais fácil do que na prática.

webgrafia:

http://tisimples.wordpress.com/2009/08/13/algoritmos-geneticos-um-resumo-e-um-exemplo/