| Resumo: | Os Autômatos Celulares (ACs) são sistemas discretos que se tornaram ferramentas importantes no estudo de sistemas complexos. Eles são caracterizados por uma regra de transição de estados, que determina qual será o próximo estado do reticulado do AC . A exemplo de outros sistemas desta classe, os ACs exibem um comportamento determinístico, dinâmico, complexo e imprevisível. Um aspecto bastante estudado dos Autômatos Celulares diz respeito a como eles realizam computações. Os ACs computam através de processamentos locais e intrinsecamente paralelos que ao final exibem um comportamento global. Mesmo utilizando-se técnicas de busca, o processo de encontrar regras de transição de ACs com habilidade computacional não é trivial uma vez que envolve espaços de regras de alta cardinalidade. As técnicas de busca baseadas em Computação Evolutiva foram as que mais se adequaram a esse problema. Neste trabalho, a tarefa conhecida como Tarefa da Classificação da Densidade (TCD) foi investigada, com ênfase em sua versão bidimensional. Diferentes regras de ACs foram analisadas considerando-se as vizinhanças de von Neumann e de Moore. Também analisamos as regras em diferentes tamanhos de reticulados. Diferentes experimentos evolutivos foram realizados nesses cenários e um novo comportamento interessante foi observado: a dependência da eficácia da regra com a paridade do tamanho do reticulado na qual a mesma é aplicada.
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