Aprendizado Genético: Operadores de Crossover Naturais Aprimorados - Pitangui, Cristiano; Zaverucha, Gerson (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2007: Anais do VI Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2007)
Aguilar-Ruiz et al propuseram operadores de crossover para dados contínuos e discretos utilizado a representação natural. Eles apresentaram vantagens na precisão e na eficiência em comparação com a representação binária. Entretanto, estes operadores não exploram o espaço de busca como o operador binário de dois pontos. A fim de obter essa exploração, nosso trabalho anterior propôs um novo operador natural discreto que resultou em bons resultados quando comparado com o C4.5 em dados do UCI. Contudo, esse operador não foi comparado com o operador natural de Aguilar-Ruiz et al. Assim, neste trabalho, nós apresentamos essa comparação e definimos um novo operador natural contínuo o qual é também avaliado. Resultados mostram que nossos operadores obtêm melhor precisão e conceitos mais simples usando menos tempo.