Ganancias de la eficiencia del algoritmo geneticamente modificado



Como ya se sabe, el algoritmo genético es una técnica de optimización combinatoria que hace parte de la familia de las técnicas evolutivas propuestas en la década de los cincuenta. Secaracteriza por realizar en su estructura la reproducción, variaciones aleatorias, promoción de la competencia y selección de individuos de una población dada. Desde su aparición, los algoritmos genéticos hansido objeto de numerosas modificaciones: cuando la función objetivo es de minimización, cuando aparecen configuraciones “infactibles”, formas de codificación, tipos de selección, tipos derecombinación, propuestas alternativas de selección, entre otros.
Dichas modificaciones hacen del algoritmo genético lo que se conoce como algoritmo genético modificado, es decir, los AGM son los mismos AGS cuandose modifican mediante nuevos operadores.
En algunos problemas se pueden utilizar otros nuevos tipos de operadores que buscan soluciones de forma más ordenada o que actúan en las últimas fases paraoptimizar la solución.
Las ganancias en la eficiencia del AGM se logran en 5 pasos: 1) generación de la población inicial mediante la heurística 2) selección de la subpoblación; 3) selección de lospadres por torneo; 4) cruce empleando Re-insert; 5) mutación, que se realiza aplicando una estrategia de enfriamiento simulado en la que se explora la vecindad mediante una estrategia Re-insert.
Elalgoritmo genético modificado es una opción eficiente para solucionar problemas de optimización. Es un algoritmo que obtiene buenos resultados para las instancias de problemas evaluadas.
LosAlgoritmos Genéticos Modificados (AGM):
• Arrojan buenos resultados y encuentran fácilmente las configuraciones óptimas de sistemas de baja y media complejidad matemática. Para problemas más complejos, seobtienen resultados con unas desviaciones promedio menores del 3 % de los mejores valores reportados.
• El algoritmo genético modificado es bastante confiable, para sistemas de baja y media...