Neste trabalho é proposta uma meta-heurística baseada em técnicas da computação evolutiva que visa encontrar um conjunto de árvores geradoras mínimas, para problemas de grafos que possuem incertezas em relação às informações associadas aos parâmetros. Resolver problemas dessa natureza é um processo NP-Completo, pois envolve um número enorme de comparações. A fim de contornar essa complexidade, é proposto um sistema imunológico artificial capaz de explorar eficientemente o espaço de busca e de obter resultados satisfatórios, sem a necessidade de confrontar todas as soluções entre si.

This work proposes an heuristical approach based on evolutionary computation, whose goal is to find a set of minimum spanning trees in graphs that contain uncertainties in their parameters. This kind of problem is a NP-Hard one, because it involves an enormous number of comparisons. In order to avoid this complexity, this work proposes an artificial immune system that explores efficiently the search space of solutions to looking for satisfactory results, without the necessity of comparing all possible solutions.