Algoritmos Geneticos
Páginas: 10 (2430 palabras)
Publicado: 15 de junio de 2012
Materia : Algoritmos avansados
Estudiante : Alvarado monrroy Milton
mallea Alarcón JHERSON JHUNIOR
Paton zalasar Luz estrella
Quipe castro fernando
Salas pariapas grissel
Usnayo calisaya monica
PARALELO : 5 A 1
Docente : ing. Simon onofre lopez
La Paz-Bolivia
2012
Objetivos
Objetivosgenerales
• Conocer como es el funcionamiento de los algoritmos genéticos.
• Estudiar el comportamiento de los algoritmos genéticos.
• Observar en que áreas son beneficiosos y como nos pueden ayudar los algoritmos genéticos.
•
Objetivos específicos
Se quiere comprobar el resultado de los algoritmos genéticos utilizando diferentes ejemplos ydeterminar que tan provechosos no resultan dichos algoritmos.
Antecedentes
Reseña Histórica
Los algoritmos genéticos fueron inventados en 1975 por John Holland, de la Universidad de Michigan. Los algoritmos genéticos son, simplificando, algoritmos de optimización, es decir, tratan de encontrar la mejor solución a un problema dado entre un conjunto de solucionesposibles. Los mecanismos de los que se valen los algoritmos genéticos para llevar a cabo esa búsqueda pueden verse como una metáfora de los procesos de evolución biológica.
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 seconvertirían en los algoritmos genéticos. Por tanto, cuando Holland se enfrentó a los algoritmos genéticos, los objetivos de su investigación fueron dos:
• -Imitar los procesos adaptativos de los sistemas naturales.
• -Diseñar sistemas artificiales (normalmente programas) que retengan los mecanismos importantes de los sistemas naturales.
Unos 15 años más adelante, David Goldberg,actual delfín de los algoritmos genéticos, conoció a Holland, y se convirtió en su estudiante. Goldberg era un ingeniero industrial trabajando en diseño de pipelines, y fue uno de los primeros que trató de aplicar los algoritmos genéticos a problemas industriales. Aunque Holland trató de disuadirle, porque pensaba que el problema era excesivamente complicado como para aplicarle algoritmos genéticos,Goldberg consiguió lo que quería, escribiendo un algoritmo genético en un ordenador personal Apple II.
¿Que son los Algoritmos Genéticos?
Los algoritmos genéticos son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturalezade acorde con los principios de la selección natural y la supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin (1859). Por imitación de este proceso, los algoritmos genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas.
¿Qué Ventajasy Desventajas tienen con respecto a otras técnicas de búsqueda?
No necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver.
Operan de forma simultánea con varias soluciones, en vez de trabajar de forma secuencial como las técnicas tradicionales.
Cuando se usan para problemas de optimización -maximizar una función objetivo resulta menos afectado por los máximos locales(falsas soluciones) que las técnicas tradicionales.
Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas masivas en paralelo.
Usan operadores probabilísticos, en vez de los típicos operadores determinísticos de las otras técnicas.
Pueden tardar mucho en converger, o no converger en absoluto, dependiendo en cierta medida de los parámetros que se utilicen -tamaño de la población, número...
Estudiante : Alvarado monrroy Milton
mallea Alarcón JHERSON JHUNIOR
Paton zalasar Luz estrella
Quipe castro fernando
Salas pariapas grissel
Usnayo calisaya monica
PARALELO : 5 A 1
Docente : ing. Simon onofre lopez
La Paz-Bolivia
2012
Objetivos
Objetivosgenerales
• Conocer como es el funcionamiento de los algoritmos genéticos.
• Estudiar el comportamiento de los algoritmos genéticos.
• Observar en que áreas son beneficiosos y como nos pueden ayudar los algoritmos genéticos.
•
Objetivos específicos
Se quiere comprobar el resultado de los algoritmos genéticos utilizando diferentes ejemplos ydeterminar que tan provechosos no resultan dichos algoritmos.
Antecedentes
Reseña Histórica
Los algoritmos genéticos fueron inventados en 1975 por John Holland, de la Universidad de Michigan. Los algoritmos genéticos son, simplificando, algoritmos de optimización, es decir, tratan de encontrar la mejor solución a un problema dado entre un conjunto de solucionesposibles. Los mecanismos de los que se valen los algoritmos genéticos para llevar a cabo esa búsqueda pueden verse como una metáfora de los procesos de evolución biológica.
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 seconvertirían en los algoritmos genéticos. Por tanto, cuando Holland se enfrentó a los algoritmos genéticos, los objetivos de su investigación fueron dos:
• -Imitar los procesos adaptativos de los sistemas naturales.
• -Diseñar sistemas artificiales (normalmente programas) que retengan los mecanismos importantes de los sistemas naturales.
Unos 15 años más adelante, David Goldberg,actual delfín de los algoritmos genéticos, conoció a Holland, y se convirtió en su estudiante. Goldberg era un ingeniero industrial trabajando en diseño de pipelines, y fue uno de los primeros que trató de aplicar los algoritmos genéticos a problemas industriales. Aunque Holland trató de disuadirle, porque pensaba que el problema era excesivamente complicado como para aplicarle algoritmos genéticos,Goldberg consiguió lo que quería, escribiendo un algoritmo genético en un ordenador personal Apple II.
¿Que son los Algoritmos Genéticos?
Los algoritmos genéticos son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturalezade acorde con los principios de la selección natural y la supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin (1859). Por imitación de este proceso, los algoritmos genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas.
¿Qué Ventajasy Desventajas tienen con respecto a otras técnicas de búsqueda?
No necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver.
Operan de forma simultánea con varias soluciones, en vez de trabajar de forma secuencial como las técnicas tradicionales.
Cuando se usan para problemas de optimización -maximizar una función objetivo resulta menos afectado por los máximos locales(falsas soluciones) que las técnicas tradicionales.
Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas masivas en paralelo.
Usan operadores probabilísticos, en vez de los típicos operadores determinísticos de las otras técnicas.
Pueden tardar mucho en converger, o no converger en absoluto, dependiendo en cierta medida de los parámetros que se utilicen -tamaño de la población, número...
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