ALGORITMOS GENETICOS
Páginas: 3 (729 palabras)
Publicado: 8 de mayo de 2015
ALGORITMOS GENETICOS
GENERALIDADES
Los principios básicos de la teoría de Darwin están basados en la prevalencia del más apto, lo cual implica que entre una población de individuos sólo el másapto puede llegar a alcanzar la fase de reproducción, es decir la segunda generación proviene de los individuos más aptos de la generación anterior. Este principio es básico para entender cómo losalgoritmos genéticos permiten encontrar el óptimo de una función de numerosos parámetros, ya que se utiliza una analogía con la genética, donde la información básica para definir un cromosoma y surepresentación como calidad de individuo se realiza mediante una evaluación de la función objetivo de manera implícita ya que se puede definir una forma de aptitud que minimice o maximice una determinadafunción. Este tipo de algoritmo permite encontrar soluciones óptimas para modelos hidrológicos de numerosos parámetros, donde sólo basta explicitar el rango de variación éstos y la función que se deseemaximizar o minimizar, según sea el caso.
ALGORITMOS GENETICOS EN REPRESENTACION BINARIA
A continuación se describe la metodología para operar en representación binaria, aplicando los algoritmosgenéticos, para obtener el conjunto óptimo de parámetros.
A) POBLACION INICIAL
Cuando se utiliza notación binaria se debe generar una cadena de bits, donde el largo de la cadena representa el numero decomponentes binarias ( cero o uno) que generarán la información necesaria para evaluar cada parámetro del modelo, tal como se puede ver en la figura 2.1, donde se aprecia la cadena disgregada para cadaparámetro que se desee calibrar, pero internamente el programa la calcula como una cadena única, donde es necesario ingresar el largo de ésta, la cual está ligada con el número de parámetros a calibrary la precisión numérica que se desee.
ESTIMACION DE APTITUD MEDIANTE EVALUACION DE FUNCION OBJETIVO
Para el caso de minimizar una función se utiliza el inverso de dicho cuociente....
GENERALIDADES
Los principios básicos de la teoría de Darwin están basados en la prevalencia del más apto, lo cual implica que entre una población de individuos sólo el másapto puede llegar a alcanzar la fase de reproducción, es decir la segunda generación proviene de los individuos más aptos de la generación anterior. Este principio es básico para entender cómo losalgoritmos genéticos permiten encontrar el óptimo de una función de numerosos parámetros, ya que se utiliza una analogía con la genética, donde la información básica para definir un cromosoma y surepresentación como calidad de individuo se realiza mediante una evaluación de la función objetivo de manera implícita ya que se puede definir una forma de aptitud que minimice o maximice una determinadafunción. Este tipo de algoritmo permite encontrar soluciones óptimas para modelos hidrológicos de numerosos parámetros, donde sólo basta explicitar el rango de variación éstos y la función que se deseemaximizar o minimizar, según sea el caso.
ALGORITMOS GENETICOS EN REPRESENTACION BINARIA
A continuación se describe la metodología para operar en representación binaria, aplicando los algoritmosgenéticos, para obtener el conjunto óptimo de parámetros.
A) POBLACION INICIAL
Cuando se utiliza notación binaria se debe generar una cadena de bits, donde el largo de la cadena representa el numero decomponentes binarias ( cero o uno) que generarán la información necesaria para evaluar cada parámetro del modelo, tal como se puede ver en la figura 2.1, donde se aprecia la cadena disgregada para cadaparámetro que se desee calibrar, pero internamente el programa la calcula como una cadena única, donde es necesario ingresar el largo de ésta, la cual está ligada con el número de parámetros a calibrary la precisión numérica que se desee.
ESTIMACION DE APTITUD MEDIANTE EVALUACION DE FUNCION OBJETIVO
Para el caso de minimizar una función se utiliza el inverso de dicho cuociente....
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