Introducción A Algoritmos Genéticos

ALGORITMOS GENÉTICOS
De acuerdo a la Evolución propuesta por Darwin (1859), a lo largo de las generaciones, las poblaciones de seres vivos evolucionan según los principios de selección natural y lasupervivencia de los más fuertes. En la naturaleza, los individuos compiten entre sí en la búsqueda de recursos para sobrevivir tales como comida, agua y refugio, y muy a menudo también compiten en labúsqueda de un compañero para reproducirse. Aquellos individuos que tienen mayor éxito en su supervivencia y en atraer compañeros, tienen mayor probabilidad de generar un gran número dedescendientes. Esto significa que los genes de los individuos mejor adaptados se propagarán en sucesivas generaciones y aumentando la población y permanencia de la especie. La combinación de buenas característicasprovenientes de los ancestros, producen descendientes cuya adaptación es mucho mayor que la de cualquiera de sus antepasados. Así, las especies evolucionan logrando características cada vez mejoradaptadas a su hábitat.
Basándose en la imitación de este proceso, los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos matemáticos adaptativos que buscan ir creando soluciones para resolver problemas deoptimización del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en gran medida de una codificación adecuada de las mismas.
“Los Algoritmos Genéticos usan unaanalogía directa con el comportamiento natural” (Universidad de Oviedo, Departamento de Informática). Empiezan a partir de trabajar con una población de individuos, los cuales cada uno representa una soluciónfactible a un problema dado. A cada individuo se le asigna un valor o puntuación, acorde a la bondad de dicha solución. En la naturaleza esta puntuación equivale al grado de efectividad que tiene unorganismo para competir por determinados recursos o parejas de apareamiento. Cuanto mayor sea la adaptación de un individuo al problema, mayor será la probabilidad de que éste sea seleccionado para...