algoritmos geneticos

Algoritmos genéticos.
(planes reproductivos)

¿Que son los algoritmos genéticos?
Son una técnica de programación
que imita a la evolución biológica
como estrategia para resolver
problemas.
Están basados en la búsqueda
y en conjuntos de cromosomas
tratando el tema de poblaciones.

• Los algoritmos genéticos tratan de entender
la selección natural desde el punto de vistacomputacional.
• FUNCIÓN
Encontrar la mejor solución entre un conjunto
de posibilidades.

Similitudes.
Los algoritmos genéticos, las redes neuronales y el
control difuso están orientados a búsqueda las tres
son cosas diferentes.
Empezando con control difuso que lo que hace es
poder cambiar rápidamente de estados.
Redes neuronales trata la programación de neuronas
(individuales).
Algoritmosgenéticos que es programación de
cromosomas(poblaciones).
ESTAS SON HERRAMIENTAS CON LAS CUALES
PODEMOS LLEGAR AL MISMO PUNTO U OBJETIVO.

• Los algoritmos genéticos se apoyan de un bloque
de la programación de neuronas (if, then) y de la
programación difusa ya que con esto necesitamos
cambiar de estados rápidamente.
estos tres tipos de programación es necesariamente
modular ya que lo queconseguimos con estas es
evitarnos el control clásico, ecuaciones de estado,
ecuaciones integro diferénciales así como tiempo y
código.
R.N.,C.D, AGs. no lineales, convergencia, métodos
iterativos, genera números aleatorios, recursividad.
(las poblaciones de cromosomas son las iteraciones).

Historia de los algoritmos genéticos.
Desarrollados por John H. Holland
principios de los 60s.Su objetivo principal era estudiar el
mecanismo de adaptación natural aplicado al
aprendizaje de maquina.
Esta técnica fue inspirada en aspectos biológicos, de
la evolución.
Hace referencia a la optimalización de los
dispositivos de control, robots o cualquier otro tipo
de aspectos que sean susceptibles de ser
optimizados como líneas de producción.

Dos definiciones correctas.
• Elalgoritmo genético es una técnica de búsqueda
basada en la teoría de la evolución de Darwin, que ha
cobrado tremenda popularidad alrededor del mundo
durante los últimos años. Se presentarán aquí los
conceptos básicos que se requieren para abordarla, así
como un sencillo ejemplo que permita a los lectores
comprender cómo aplicarla al problema de su elección.
• Adicionalmente, se hablará acercade los diversos
ambientes de programación actuales basados en
algoritmos genéticos y de las áreas abiertas de
investigación.

Propuesta por Jonh Koza
• Es un algoritmo matemático altamente paralelo que
transforma un conjunto de objetos matemáticos
individuales con respecto al tiempo usando
operaciones modeladas de acuerdo al principio
Darwiniano de reproducción y supervivencia del másapto, y tras haberse presentado de forma natural una
serie de operaciones genéticas de entre las que destaca
la recombinación sexual. Cada uno de estos objetos
matemáticos suele ser una cadena de caracteres (letras
o números) de longitud fija que se ajusta al modelo de
las cadenas de cromosomas, y se les asocia con una
cierta función matemática que refleja su aptitud.

Aplicaciones
•Cine para la programación para rodaje del
cine independiente.
• Manufactura esbelta líneas de producción.
• Para realizar juegos
• Diseño
• Bioquímica  predicción de estructuras de
moléculas complejas

• Diseño industrial y hardware evolutivo.
• Evolución de redes neuronales
• Optimización de parámetros de
comportamiento de oponentes.
• Asignación y programación de tareas.
• Robótica:evolución de controladores y
estructuras físicas.

Palabras utilizadas.
Evaluación: Calculo del valor de la función.
Genoma: Todos los bits (cadena binaria)
Genotipo: Representación binaria de una
función o del conjunto de poblaciones de
posibles soluciones codificadas
Fenotipo: Representación grafica.
Cromosoma: Cadena binaria de genes
Alelos: Rango de valores binarios de un gen....