A aplicação de Algoritmos Genéticos (AGs) em problemas associados a robôs móveis e nos quais a função de aptidão se altera é investigado neste trabalho. Para lidar com tais problemas não-estacionários, o uso de AGs com Imigrantes Aleatórios em que o indivíduo com a menor aptidão e seus vizinhos próximos são substituídos em cada geração é proposto. Para que melhores indivíduos da população não levem os novos indivíduos à extinção, estes são preservados em uma subpopulação. A estratégia de substituição apresentada pode levar o sistema a um comportamento auto-organizável, permitindo que o nível de diversidade da população aumente e que os indivíduos consigam escapar de ótimos locais induzidos pelas mudanças no robô ou no ambiente. A análise dos dados obtidos em simulações sugere que o AG investigado apresenta um tipo de comportamento auto-organizável conhecido como Criticalidade Auto-Organizada, o qual aparece em diversos fenômenos naturais. Simulações de um robô móvel controlado por uma Rede Neural Artificial cujos pesos são definidos pelo AG proposto são apresentadas.
Algoritmos Genéticos; Robôs Móveis; Auto-Organização; Otimização
