Algoritmos Genericos


ALGORITMOS GENETICOS.
CRUZA

Crossover n-puntos:
Los dos cromosomas se cortan por n puntos, y el material genético situado entre ellos se intercambia. Lo más habitual es un crossover de unpunto o de dos puntos.
Crossover uniforme:
Se genera un patrón aleatorio de 1s y 0s, y se intercambian los bits de los dos cromosomas que coincidan donde hay un 1 en el patrón. O bien se genera unnúmero aleatorio para cada bit, y si supera una determinada probabilidad se intercambia ese bit entre los dos cromosomas.
Crossover especializados:
En algunos problemas, aplicar aleatoriamente elcrossover da lugar a cromosomas que codifican soluciones inválidas; en este caso hay que aplicar el crossover de forma que genere siempre soluciones válidas. Un ejemplo de estos son los operadores decrossover usados en el problema del viajante.
Cruce aritmético:
No se puede aplicar a la representación basada en permutaciones. Se realizan operaciones aritméticas con los genes de los padres pararesultar la codificación genética del hijo.


MUTA

Inversión de genes
Se seleccionan genes aleatoriamente y se invierte su valor. Se utiliza en representaciones de bits, cambiando 0s por1s oviceversa. 11001001 => 10001001
Cambio de orden
Se seleccionan dos genes aleatoriamente y se intercambian sus posiciones. Se utiliza en representaciones basadas en permutaciones. (1 2 3 4 5 6 8 9 7) =>(1 8 3 4 5 6 2 9 7)
Modificación de genes
Se realizan pequeñas modificaciones en los genes. Por ejemplo en una codificación basada en números reales se realizan sumas de números muy pequeñospositivos o negativos. (1.29 5.68 2.86 4.11 5.55) => (1.29 5.68 2.73 4.22 5.55)
Enriquecer la diversidad genética
Es un caso más suave que el de una población degenerada -por ejemplo, que la poblacióntenga una diversidad genética pobre-, la mutación es un mecanismo de prevención de las poblaciones degeneradas.
Incrementar el número de saltos evolutivos.
Los saltos evolutivos -aparición de un...