Algoritmos Geneticos Con Hojas De Calculo

Algoritmos Genéticos. Un ejemplo con hoja de cálculo

Algoritmos genéticos. Un ejemplo con hoja de cálculo
Martínez María-Dolores, Soledad María soledad.martinez@upct.es Bernal García, Juan Jesús juanjesus.bernal@upct.es Sánchez García, Juan Francisco jf.sanchez@upct.es Departamento Métodos Cuantiativos e Informáticos Universidad Politécnica de Cartagena

RESUMEN
Los algoritmos genéticos seutilizan en distintos ámbitos de investigación ya que se basan en la competición entre individuos sobreviviendo aquellos que resultan más fuertes genéticamente. Se pretende trasladar a los alumnos la capacidad que tienen de optimizar problemas reales, realizando un ejemplo sencillo que sirva de base para explicar cual es su funcionamiento inicial, utilizando para ello una herramienta ofimáticaque pueden utilizar con facilidad tal y como son las hojas de cálculo.

Palabras claves: Algoritmos genéticos; Hoja de Cálculo; Ejemplo Didáctico.

ABSTRACT
The genetic algorithms are used in different research areas as they are based on the competition among individuals to survive those who are genetically strong. It tries to give students the abilities to optimize real problems by a simpleexample as a basis to explain what their initial operation, using an office automation tool that can be used easily as spreadsheets are. Keywords: Genetic Algorithms; Spreadsheet; Didactic Example.

Área temática: Metodología y Didáctica

XVIII Jornadas ASEPUMA – VI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 18: 114

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Martínez María-Dolores, S.M., Bernal García, J.J., Sánchez García,J.F.

1. INTRODUCCIÓN
Los algoritmos genéticos (AG) han sido y son utilizados para resolver problemas de búsqueda y optimización, asuntos que a su vez pertenecen a áreas de investigación muy diversas, tales como la inteligencia artificial, diseño de materiales o equipamiento industrial y de redes, análisis lingüístico, problemas multicriterio, ingeniería de software, optimización de producción ydistribución, descripción de sistemas biológicos, etc. Se basan en la conocida teoría de la evolución de Darwin, por la que se establece que el conjunto de una población se combina de forma aleatoria tal y como ocurre en la evolución de las especies, para que posteriormente la naturaleza, o en nuestro caso según un criterio establecido, realice una selección de los individuos decidiendo así cuálessobreviven o se consideran más fuertes respecto al resto y cuáles se quedan por el camino. El lenguaje utilizado en biología es asumido por la metodología matemática, así que nos encontramos con que el conjunto de soluciones de un problema es lo que se denomina fenotipo, mientras que la información que determinan a cada individuo como tal se conoce como cromosoma. Si esta información se reescribeen forma binaria y de cadena, entonces nos encontramos con el genotipo y a cada uno de los componentes de dicha cadena se le conoce como gen. La combinación de los cromosomas iteración tras iteración nos da lo que se estipula como generaciones. Una combinación de cromosomas crea una nueva generación, o lo que es lo mismo una descendencia. Fue John Holland1, un investigador de la Universidad deMichigan a finales de los sesenta, quien se dio cuenta en primer lugar de la potencia de estos cálculos y de las oportunidades que ofrecían a diferentes campos de investigación, por lo que desarrolló una metodología para poder implantarlo en un programa que conseguía que los ordenadores fueran capaces de aprender generación tras generación. Existen varias definiciones de lo que se considera unalgoritmo genético, así que podemos considerar que es un método de búsqueda dirigida basada en probabilidad, o un método de búsqueda de soluciones óptimas mediante la simulación de la evolución

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Holland, J.H. “Adaptation in Natural and Artificial Systems” XVIII Jornadas ASEPUMA – VI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 18: 114

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