algoritmos geneticos

ALGORITMOS GENETICOS

ÍNDICE
1. Introducción
1.-Antecedentes
2.-Definición
3.-Ventajas y Desventajas
4.-Limitaciones
5.-Como saber si es posible usar un Algoritmo Genético
2. El Algoritmo Genético Simple
1.-Codificación
2.- Ejemplo
3. Ejemplos de Aplicación
1.- Ejemplo 1
2.- Ejemplo 2
4. Conclusiones
1.- Antecedentes
Elalgoritmo genético es una técnica de búsqueda basada en la teoría de la evolución de Darwin.
En los últimos años, la comunidad científica internacional ha mostrado un creciente interés en una nueva técnica de búsqueda basada en la teoría de la evolución y que se conoce como el algoritmo genético.
Esta técnica se basa en los mecanismos de selección que utiliza la naturaleza, de acuerdo a los cualeslos individuos más aptos de una población son los que sobreviven, al adaptarse más fácilmente a los cambios que se producen en su entorno.
Un investigador de la Universidad de Michigan llamado John Holland era consciente de la importancia de la selección natural, y a fines de los 60s desarrolló una técnica que permitió incorporarla a un programa. Su objetivo era lograr que las computadorasaprendieran por sí mismas. A la técnica que inventó Holland se le llamó originalmente "planes reproductivos", pero se hizo popular bajo el nombre "algoritmo genético" tras la publicación de su libro en 1975.
Una definición bastante completa de un algoritmo genético es la propuesta por John Koza:
"Es un algoritmo matemático altamente paralelo que transforma un conjunto de objetos matemáticos individualescon respecto al tiempo usando operaciones modeladas de acuerdo al principio Darwiniano de reproducción y supervivencia del más apto, y tras haberse presentado de forma natural una serie de operaciones genéticas de entre las que destaca la recombinación sexual. Cada uno de estos objetos matemáticos suele ser una cadena de caracteres (letras o números) de longitud fija que se ajusta al modelo delas cadenas de cromosomas, y se les asocia con una cierta función matemática que refleja su aptitud. "

2.- Definición
Los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos.
Un algoritmo genético consiste en una función matemática o una rutina de software que tomacomo entradas a los ejemplares y retorna como salidas cuales de ellos deben generar descendencia para la nueva generación.
Versiones más complejas de algoritmos genéticos generan un ciclo iterativo que directamente toma a la especie (el total de los ejemplares) y crea una nueva generación que reemplaza a la antigua una cantidad de veces determinada por su propio diseño.
3.-Ventajas y DesventajasNo necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver.
Operan de forma simultánea con varias soluciones, en vez de trabajar de forma secuencial como las técnicas tradicionales.
Cuando se usan para problemas de optimización maximizar una función objetivo- resultan menos afectados por los máximos locales (falsas soluciones) que las técnicas tradicionales.
Resultasumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas masivamente paralelas.
Usan operadores probabilísticos, en vez de los típicos operadores determinísticos de las otras técnicas.
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
5.- Limitaciones
El poder de los AlgoritmosGenéticos proviene del hecho de que se trata de una técnica robusta, y pueden tratar con éxito una gran variedad de problemas provenientes de diferentes áreas, incluyendo aquellos en los que otros métodos encuentran dificultades. Si bien no se garantiza que el Algoritmo Genético encuentre la solución óptima, del problema, existe evidencia empírica de que se encuentran soluciones de un nivel...