ALGORITMOS GENETICOS


Nombre: Tejas Estrada Monica Steffi
No. Control: 14250144
Nombre del curso y grupo:
Ingeniería de Software T43
Nombre del profesor:
Navarrete Prieto Jose Antonio
Unidad:
1
Actividad:Tarea
Fecha:
Bibliografía: http://eddyalfaro.galeon.com/geneticos.html



Título: Algoritmos Genéticos

Introducción: Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso quese debe seguir, para dar solución a un problema específico

Contenido: Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a accionesaleatorias semejantes a las queactúan en la evolución biológica (mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una selección de acuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuos másadaptados, que sobreviven, y cuáles los menos aptos, que son descartados. Los algoritmos genéticos se enmarcan dentro de los algoritmos evolutivos, que incluyen también las estrategiasevolutivas, la programación evolutiva y la programación genética.
Los algoritmos genéticos funcionan entre el conjunto de soluciones de un problema llamado fenotipo, y el conjunto de individuos deuna población natural, codificando la información de cada solución en una cadena, generalmente binaria, llamada cromosoma. Los símbolos que forman la cadena son llamados los genes.Conclusiones: Los algoritmos genéticos son de probada eficacia en caso de querer calcular funciones no derivables (o de derivación muy compleja) aunque su uso es posible con cualquier función.
Debentenerse en cuenta también las siguientes consideraciones:
Si la función a optimizar tiene muchos máximos/mínimos locales se requerirán más iteraciones del algoritmo para "asegurar" elmáximo/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).