Resumen
Este artigo apresenta um estudo acerca dos efeitos da variação dos parâmetros genéticos sobre a qualidade da solução e sobre o tempo de convergência em algoritmos genéticos (AGs) que se utilizam de codificações binária e real. Para tanto, desenvolveram-se 3 AGs: o primeiro, chamado AG Clássico, utiliza codificação binária e os outros dois, chamados AGM1 e AGM2, utilizam codificação real. Os parâmetros estudados para o AG Clássico foram o tamanho da população, o número de indivíduos que compõe a elite selecionada e a taxa de mutação. Para os AGM1 e AGM2, estudaram-se os parâmetros tamanho da população, número de indivíduos na nuvem aleatória gerada ao redor dos indivíduos, desvio-padrão utilizado na criação dessa nuvem, número de indivíduos na elite selecionada e taxa de mutação. Observou-se que o AG Clássico foi influenciado pelos parâmetros tamanho da população inicial, pelo número de elementos na elite selecionada e pela taxa de mutação. O AGM1 foi influenciado apenas pelo tamanho da população inicial. O AGM2 foi influenciado pelos parâmetros tamanho da população inicial, número de elementos na elite selecionada e taxa de mutação.