Srta
Páginas: 19 (4674 palabras)
Publicado: 20 de enero de 2013
Introducción
Los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. los Algoritmos Genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema.
En la naturalezalos individuos de una población compiten entre la búsqueda de recursos tales como comida, agua y refugio. Los Algoritmos Genéticos usan una analogía directa con el comportamiento natural. Trabajan con una población de individuos, cada uno de los cuales representa una solución factible a un problema dado. A cada individuo se le asigna un valor o puntuación, relacionado con la bondad de dichaSolución. En la naturaleza esto equivaldría al grado de efectividad de un organismo para competir por unos determinados recursos. Cuanto mayor sea la adaptación de un individuo al problema, mayor será la probabilidad de que el mismo sea seleccionado para reproducirse, cruzando su material genético con otro individuo seleccionado de igual forma.
El poder de los Algoritmos Genéticos provienedel hecho de que se trata de una técnica robusta, y pueden tratar con éxito una gran variedad de problemas provenientes de diferentes áreas, incluyendo aquellos en los que otros métodos encuentran dificultades. Si bien no se garantiza que el Algoritmo Genético encuentre la solución optima del problema, existe evidencia empírica de que se encuentran soluciones de un nivel aceptable, en un tiempocompetitivo con el resto de algoritmos de optimización combinatoria.
La estructura de este trabajo de investigación es como sigue: en la siguiente sección se introduce por medio de un ejemplo el denominado Algoritmo Genético Simple, a continuación, mostrar distintas extensiones y estructura del mismo, relativas a la evolución, cruce, mutación y reducción, como a la hibridación delAlgoritmo Genético con otros algoritmos de búsqueda local, y a diversos modelos de Algoritmos Genéticos.
ALGORITMOS GENETICOS
Desarrollo
A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde con los principios de la selección natural y la supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin (1859).
1.-Origen:
Los algoritmos genéticos (AG), fueron inventadosen 1975 por John Holland, de la Universidad de Michigan. Los AG son, simplificando, algoritmos de optimización, es decir, tratan de encontrar la mejor solución a un problema dado entre un conjunto de soluciones posibles. Los mecanismos de los que se valen los AG para llevar a cabo esa búsqueda pueden verse como una metáfora de los procesos de evolución biológica.
John Holland desde pequeño, sepreguntaba cómo logra la naturaleza, crear seres cada vez más perfectos. No sabía la respuesta, pero tenía una cierta idea de como hallarla: tratando de hacer pequeños modelos de la naturaleza, que tuvieran alguna de sus características, y ver cómo funcionaban, para luego extrapolar sus conclusiones a la totalidad.
Fue a principios de los 60, en la Universidad de Michigan en Ann Arbor, donde,dentro del grupo Logic of Computers, sus ideas comenzaron a desarrollarse y a dar frutos. Y fue, además, leyendo un libro escrito por un biólogo evolucionista,R. A. Fisher, titulado La teoría genética de la selección natural, como comenzó a descubrir los medios de llevar a cabo sus propósitos de comprensión de la naturaleza. De ese libro aprendió que la evolución era una forma de adaptación más potenteque el simple aprendizaje, y tomó la decisión de aplicar estas ideas para desarrollar programas bien adaptados para un fin determinado.
En esa universidad, Holland impartía un curso titulado Teoría de sistemas adaptativos. Dentro de este curso, y con una participación activa por parte de sus estudiantes, fue donde se crearon las ideas que más tarde se convertirían en los AG.
Por tanto, cuando...
Los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. los Algoritmos Genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema.
En la naturalezalos individuos de una población compiten entre la búsqueda de recursos tales como comida, agua y refugio. Los Algoritmos Genéticos usan una analogía directa con el comportamiento natural. Trabajan con una población de individuos, cada uno de los cuales representa una solución factible a un problema dado. A cada individuo se le asigna un valor o puntuación, relacionado con la bondad de dichaSolución. En la naturaleza esto equivaldría al grado de efectividad de un organismo para competir por unos determinados recursos. Cuanto mayor sea la adaptación de un individuo al problema, mayor será la probabilidad de que el mismo sea seleccionado para reproducirse, cruzando su material genético con otro individuo seleccionado de igual forma.
El poder de los Algoritmos Genéticos provienedel hecho de que se trata de una técnica robusta, y pueden tratar con éxito una gran variedad de problemas provenientes de diferentes áreas, incluyendo aquellos en los que otros métodos encuentran dificultades. Si bien no se garantiza que el Algoritmo Genético encuentre la solución optima del problema, existe evidencia empírica de que se encuentran soluciones de un nivel aceptable, en un tiempocompetitivo con el resto de algoritmos de optimización combinatoria.
La estructura de este trabajo de investigación es como sigue: en la siguiente sección se introduce por medio de un ejemplo el denominado Algoritmo Genético Simple, a continuación, mostrar distintas extensiones y estructura del mismo, relativas a la evolución, cruce, mutación y reducción, como a la hibridación delAlgoritmo Genético con otros algoritmos de búsqueda local, y a diversos modelos de Algoritmos Genéticos.
ALGORITMOS GENETICOS
Desarrollo
A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde con los principios de la selección natural y la supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin (1859).
1.-Origen:
Los algoritmos genéticos (AG), fueron inventadosen 1975 por John Holland, de la Universidad de Michigan. Los AG son, simplificando, algoritmos de optimización, es decir, tratan de encontrar la mejor solución a un problema dado entre un conjunto de soluciones posibles. Los mecanismos de los que se valen los AG para llevar a cabo esa búsqueda pueden verse como una metáfora de los procesos de evolución biológica.
John Holland desde pequeño, sepreguntaba cómo logra la naturaleza, crear seres cada vez más perfectos. No sabía la respuesta, pero tenía una cierta idea de como hallarla: tratando de hacer pequeños modelos de la naturaleza, que tuvieran alguna de sus características, y ver cómo funcionaban, para luego extrapolar sus conclusiones a la totalidad.
Fue a principios de los 60, en la Universidad de Michigan en Ann Arbor, donde,dentro del grupo Logic of Computers, sus ideas comenzaron a desarrollarse y a dar frutos. Y fue, además, leyendo un libro escrito por un biólogo evolucionista,R. A. Fisher, titulado La teoría genética de la selección natural, como comenzó a descubrir los medios de llevar a cabo sus propósitos de comprensión de la naturaleza. De ese libro aprendió que la evolución era una forma de adaptación más potenteque el simple aprendizaje, y tomó la decisión de aplicar estas ideas para desarrollar programas bien adaptados para un fin determinado.
En esa universidad, Holland impartía un curso titulado Teoría de sistemas adaptativos. Dentro de este curso, y con una participación activa por parte de sus estudiantes, fue donde se crearon las ideas que más tarde se convertirían en los AG.
Por tanto, cuando...
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