Algoritmos Genéticos

Carlos Andrés Bravo A.

Algoritmos GenéticosSISTEMAS INTELIGENTES

AlgoritmoAlgoritmo una serie de pasos organizados que describe el

proceso que se debe seguir

para dar solución a un problema específico

genético John Henry Holland se inspiran en la evolución biológica

base genético-molecular. evolución biológica

mutaciones y recombinaciones genéticas

mutaciones y recombinaciones genéticas

Algoritmos Genéticos

hay una selección de acuerdo con algún criterio

para individuos más adaptados, que sobreviven

Algoritmos Genéticos

Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en evolución biológica

y cuáles los menos aptos, que son descartados

Algoritmos Genéticos

Algoritmos GenéticosLos algoritmos genéticos funcionan dentro de un conjunto de soluciones de un problema que lo llamaremos fenotipo.

Donde funcionan ?

Funciona dentro de un conjunto de individuos de una población natural

Se debe codificar la información de cada solución en una cadena, una cadena binaria, a la que llamaremos los cromosomas.

Los cromosomas evolucionan a través de iteraciones, a través de sucesos aleatorios llamadas generaciones.

Y en cada generación, los cromosomas son evaluados por diferentes aptitudes.

Y entran los operadores genéticos de selección, cruzamiento, mutación y reemplazo.

Y los símbolos que forman la cadena son llamados los genes.

Cuando la representación de los cromosomas se hace con cadenas de dígitos binarios se le conoce como genotipo.

Algoritmos Genéticos

Los algoritmos genéticos tienen mucha eficacia para calcular funciones de derivación muy complejas,

Pero hay que tener en cuenta:

•Si la función a optimizar tiene muchos máximos/mínimos locales se requerirán más iteraciones del algoritmo para "asegurar" el máximo/mínimo global.

•Si la función a optimizar contiene varios puntos muy cercanos en valor al óptimo, solamente podemos "asegurar" que encontraremos uno de ellos (no necesariamente el óptimo).

Algoritmos Genéticos

•Pueden tardar mucho en converger, o no converger en absoluto, dependiendo en cierta medida de los parámetros que se utilicen tamaño de la población, número de generaciones, etc.

•Pueden converger prematuramente debido a una serie de problemas de diversa índole.

Algoritmos GenéticosY como en todo existente

las Ventajas y las Desventajas

ventaja de los algoritmos genéticos radica en que Se requiere poca información sobre el espacio de búsqueda ya que se trabaja sobre un conjunto de soluciones.

Algoritmos Genéticos

Se consigue un equilibrio entre la eficacia y la eficiencia.

No necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver.

Operan de forma simultánea con varias soluciones.

Algoritmos Genéticos

Y en mi punto de vista personal puedo concluir, que La programación con algoritmos genéticos es un nuevo enfoque que nos permite abarcar muchas áreas, en las cuales no sepamos como resolver un problema

DIRECCIONES DE CONSULTA:•http://geneura.ugr.es/~jmerelo/ie/ags.htm•http://www.geocities.com/waguilar_2000/ALGORITMOS_GENETICOS•http://kal-el.ugr.es/mastermind•http://www.cinefantastico.com/nexus7/ia/ageneticos.htm•http://www.fortunecitycom/underworld/fifa/613/xxx.html•http://www.geocities.com/krousky/Espanol/AlgEv001.htm•http://orchid.lsi.upc.es/~iea/transpas/9_geneticos/sld001.htm•http://kal-el.ugr.es/~jmerelo

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