Mochila Inteligente

Algoritmo Genetico | 2012
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En relación a la asignatura de Proyecto Fin de Curso (PFC) perteneciente al VII ciclo de la carrera profesional de Ingeniería de Sistemas se propone el siguiente trabajo dentro de la oferta genérica de PFC. | Mochila Inteligente |
UNIVERSIDAD AUTÒNOMA DEL PERÙ
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ALUMNOS: ACOSTA TEJADA VICTOR JOSE
ZAPATA ZAPATAMIGUEL ANGEL


ALGORITMO GENETICO

1. CONCEPTO

Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico. En los años 1970, de la mano de John Henry Holland, surgió una de las líneas más prometedoras de la inteligencia artificial, la de los algoritmos genéticos.1 Son llamados así porque se inspiran en la evoluciónbiológica y su base genético-molecular. Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan 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 más adaptados, que sobreviven, y cuáles losmenos aptos, que son descartados. Es incluido dentro de los algoritmos evolutivos, que incluyen también las estrategias evolutivas, la programación evolutiva y la programación genética. Dentro de esta última se han logrado avances curiosos:
Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en probabilidad. Bajo una condición muy débil (que el algoritmo mantenga elitismo, es decir,guarde siempre al mejor elemento de la población sin hacerle ningún cambio) se puede demostrar que el algoritmo converge en probabilidad al óptimo. En otras palabras, al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad de tener el óptimo en la población tiende a 1 (uno).

2. FUNCIONAMIENTO

Los algoritmos entre el conjunto de soluciones de un problema, llamado fenotipo, y el conjunto deindividuos de una 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. Cuando la representación de los cromosomas se hace con cadenas de dígitos binarios se le conoce como genotipo. Los cromosomas evolucionan a través de iteraciones, llamadas generaciones. En cada generación, loscromosomas son evaluados usando alguna medida de aptitud. Las siguientes generaciones (nuevos cromosomas), operadores genéticos, de sobrecruzamiento y de mutación.

3. CUANDO USAR ESTOS ALGORITMOS GENETICOS

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" el máximo/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).

4.APLICACIONES

- Diseño automatizado, incluyendo investigación en diseño de materiales y diseño multiobjetivo de componentes automovilísticos: mejor comportamiento ante choques, ahorros de peso, mejora de aerodinámica, etc.
- Diseño automatizado de equipamiento industrial.
- Diseño automatizado de sistemas de comercio en el sector financiero.
- Construcción de árboles filogenéticos.
- Optimización decarga de contenedores.
- Diseño de sistemas de distribución de aguas.
- Diseño de topologías de circuitos impresos.
- Diseño de topologías de redes computacionales.
- En Teoría de juegos, resolución de equilibrios.
- Análisis de expresión de genes.
- Aprendizaje de comportamiento de robots.
-Aprendizaje de reglas de Lógica difusa.
- Análisis lingüístico, incluyendo inducción gramática, y...