Algoritmo Genetico
Páginas: 9 (2181 palabras)
Publicado: 1 de noviembre de 2012
Historia de los Algoritmo genéticos
Los primeros ejemplos de lo que hoy podríamos llamar algoritmos genéticos aparecieron a finales de los 50 y principios de los 60, programados en computadoras por biólogos evolutivos que buscaban explícitamente realizar modelos de aspectos de la evolución natural. A ninguno de ellos se le ocurrió que esta estrategia podría aplicarse de manera más general a losproblemas artificiales, pero ese reconocimiento no tardaría en llegar: ``La computación evolutiva estaba definitivamente en el aire en los días formativos de la computadora electrónica'' (Mitchell 1996).
En 1962, investigadores como G.E.P. Box, G.J. Friedman, W.W. Bledsoey H.J. Bremermann habían desarrollado independientemente algoritmos inspirados en la evolución para optimización de funciones yaprendizaje automático, pero sus trabajos generaron poca reacción.
En 1965 surgió un desarrollo más exitoso, cuando Ingo Rechenberg, entonces de la Universidad Técnica de Berlín, introdujo una técnica que llamó estrategia evolutiva, aunque se parecía más a los trepacolinas que a los algoritmos genéticos. En esta técnica no había población ni cruzamiento; un padre mutaba para producir undescendiente, y se conservaba el mejor de losdos, convirtiéndose en el padre de la siguiente ronda de mutación. Versiones posteriores introdujeron la idea de población. Las estrategias evolutivas todavía se emplean hoy en día por ingenieros y científicos, sobre todo en Alemania.
El siguiente desarrollo importante en el campo vino en 1966, cuando L.J.Fogel, A.J. Owens y M.J. Walsh introdujeron enAmérica una técnica que llamó programación evolutiva. En este método, las soluciones candidatas para los problemas se representaban como máquinas de estado finito sencillas; al igual que en la estrategia evolutiva de Rechenberg, su algoritmo funcionaba mutando aleatoriamente una de estas máquinas simuladas y conservando la mejor de las dos (Mitchell 1996; Goldberg 1989). También al igual que lasestrategias evolutivas, hoy en día existe una formulación más amplia de la técnica de programación evolutiva que todavía es un área de investigación en curso.
Fue John Holland en los años 60 quien en su estudio sobre sistemas adaptativos estableció las bases para desarrollos posteriores. Holland desde pequeño se preguntaba cómo logra la naturaleza crear seres cada vez más perfectos. Lo curioso era quetodo se lleva a cabo a base de interacciones locales entre individuos, y entre éstos y lo que les rodea. No sabía la respuesta, pero tenía una cierta idea de cómo hallarla: tratando de hacer pequeños modelos de lanaturaleza, que tuvieran alguna de sus características, y ver cómo funcionaban, para luego extrapolar sus conclusiones a la totalidad. De hecho, ya de pequeño hacía simulaciones debatallas célebres con todos sus elementos: copiaba mapas y los cubría luego de pequeños ejércitos que se enfrentaban entre sí.
En los años 50 entró en contacto con los primeros ordenadores, donde pudo llevar acabo algunas de sus ideas, aunque no se encontró en un ambiente intelectual fértil para propagarlas. Fue en 1962, en la Universidad de Michiganen Ann Arbor, donde, dentro del grupo Logic ofcomputers, 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 dela selección natural, como comenzó a descubrir los medios de llevar a cabo sus propósitos de comprensión de la naturaleza. De este libro aprendió que la evolución era una forma de adaptación más potente que el simpleaprendizaje, y tomó la decisión de aplicar estas ideas para desarrollar programas bien adaptados para un fin determinado.
En esta universidad, Holland impartía un curso titulado Teoría de los 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 algoritmos genéticos.
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Los primeros ejemplos de lo que hoy podríamos llamar algoritmos genéticos aparecieron a finales de los 50 y principios de los 60, programados en computadoras por biólogos evolutivos que buscaban explícitamente realizar modelos de aspectos de la evolución natural. A ninguno de ellos se le ocurrió que esta estrategia podría aplicarse de manera más general a losproblemas artificiales, pero ese reconocimiento no tardaría en llegar: ``La computación evolutiva estaba definitivamente en el aire en los días formativos de la computadora electrónica'' (Mitchell 1996).
En 1962, investigadores como G.E.P. Box, G.J. Friedman, W.W. Bledsoey H.J. Bremermann habían desarrollado independientemente algoritmos inspirados en la evolución para optimización de funciones yaprendizaje automático, pero sus trabajos generaron poca reacción.
En 1965 surgió un desarrollo más exitoso, cuando Ingo Rechenberg, entonces de la Universidad Técnica de Berlín, introdujo una técnica que llamó estrategia evolutiva, aunque se parecía más a los trepacolinas que a los algoritmos genéticos. En esta técnica no había población ni cruzamiento; un padre mutaba para producir undescendiente, y se conservaba el mejor de losdos, convirtiéndose en el padre de la siguiente ronda de mutación. Versiones posteriores introdujeron la idea de población. Las estrategias evolutivas todavía se emplean hoy en día por ingenieros y científicos, sobre todo en Alemania.
El siguiente desarrollo importante en el campo vino en 1966, cuando L.J.Fogel, A.J. Owens y M.J. Walsh introdujeron enAmérica una técnica que llamó programación evolutiva. En este método, las soluciones candidatas para los problemas se representaban como máquinas de estado finito sencillas; al igual que en la estrategia evolutiva de Rechenberg, su algoritmo funcionaba mutando aleatoriamente una de estas máquinas simuladas y conservando la mejor de las dos (Mitchell 1996; Goldberg 1989). También al igual que lasestrategias evolutivas, hoy en día existe una formulación más amplia de la técnica de programación evolutiva que todavía es un área de investigación en curso.
Fue John Holland en los años 60 quien en su estudio sobre sistemas adaptativos estableció las bases para desarrollos posteriores. Holland desde pequeño se preguntaba cómo logra la naturaleza crear seres cada vez más perfectos. Lo curioso era quetodo se lleva a cabo a base de interacciones locales entre individuos, y entre éstos y lo que les rodea. No sabía la respuesta, pero tenía una cierta idea de cómo hallarla: tratando de hacer pequeños modelos de lanaturaleza, que tuvieran alguna de sus características, y ver cómo funcionaban, para luego extrapolar sus conclusiones a la totalidad. De hecho, ya de pequeño hacía simulaciones debatallas célebres con todos sus elementos: copiaba mapas y los cubría luego de pequeños ejércitos que se enfrentaban entre sí.
En los años 50 entró en contacto con los primeros ordenadores, donde pudo llevar acabo algunas de sus ideas, aunque no se encontró en un ambiente intelectual fértil para propagarlas. Fue en 1962, en la Universidad de Michiganen Ann Arbor, donde, dentro del grupo Logic ofcomputers, 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 dela selección natural, como comenzó a descubrir los medios de llevar a cabo sus propósitos de comprensión de la naturaleza. De este libro aprendió que la evolución era una forma de adaptación más potente que el simpleaprendizaje, y tomó la decisión de aplicar estas ideas para desarrollar programas bien adaptados para un fin determinado.
En esta universidad, Holland impartía un curso titulado Teoría de los 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 algoritmos genéticos.
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