Algoritmos geneticos

Los Algoritmos Genticos son mtodos adaptativos, generalmente usados en problemas de bsqueda y optimizacin de parmetros. Para alcanzar la solucin a un problema se parte de un conjunto inicial de individuos, llamado poblacin, generado de manera aleatoria. Cada uno de estos individuos representa una posible solucin al problema. Estos individuos evolucionaran tomando como base los esquemaspropuestos por Darwin sobre la seleccin natural, y se adaptaran en mayor medida tras el paso de cada generacin a la solucin requerida. El trmino de computacin evolutiva se refiere al estudio de los fundamentos y aplicaciones de ciertas tcnicas heursticas basadas en los principios de la evolucin natural. Estas tcnicas heursticas podran clasificarse en 3 categoras principales dando lugar a la ecuacinevolutiva. A grandes rasgos un Algoritmo Gentico consiste en una poblacin de soluciones codificadas de forma similar a cromosomas. Cada uno de estos cromosomas tendr asociado un ajuste, valor de bondad, ajuste o fitness, que cuantifica su validez como solucin al problema. En funcin de este valor se le daran ms o menos oportunidades de reproduccin. Adems, con cierta probabilidad se realizaranmutaciones de estos cromosomas. Codificacin de Problemas Cualquier solucin potencial a un problema puede ser presentada dando valores a una serie de parmetros. El conjunto de todos los parmetros (genes en la terminologa de Algoritmos Genticos) se codifica en una cadena de valores denominada cromosoma. El conjunto de los parmetros representado por un cromosoma particular recibe el nombre de genotipo.El genotipo contiene la informacin necesaria para la construccin del organismo, es decir, la solucin real al problema, denominada fenotipo. La codificacin suele hacerse mediante valores binarios. Se asigna un determinado nmero de bits a cada parmetro y se realiza una discretizacin de la variable representada por cada gen. El nmero de bits asignados depender del grado de ajuste que se deseealcanzar. La figura muestra un ejemplo de un individuo binario que codifica 3 parmetros. Algoritmo Principal Los Algoritmos Genticos trabajan sobre una poblacin de individuos. Cada uno de ellos representa una posible solucin al problema que se desea resolver. El funcionamiento genrico de un Algoritmo Gentico puede apreciarse en el siguiente pseudocdigo Inicializar poblacin actual aleatoriamenteMIENTRAS no se cumpla el criterio de terminacin crear poblacin temporal vaca MIENTRAS poblacin temporal no llena seleccionar padres cruzar padres con probabilidad Pc SI se ha producido el cruce mutar uno de los descendientes con probabilidad Pm evaluar descendientes aadir descendientes a la poblacin temporal SINO aadir padres a la poblacin temporal FIN SI FIN MIENTRAS aumentar contadorgeneraciones establecer como nueva poblacin actual la poblacin temporal FIN MIENTRAS Existen 2 tipos de reproduccin Cruce Se trata de una reproduccin de tipo sexual. Se genera una descendencia a partir del mismo nmero de individuos (generalmente 2) de la generacin anterior. Existen varios tipos que se detallaran en un punto posterior. Copia Se trata de una reproduccin de tipo asexual. Un determinado nmerode individuos pasa sin sufrir ninguna variacin directamente a la siguiente generacin. kNhkfwHJKSsgz9MU 71-yOo-_Qz7WKvmHc9c7_Ozh-w,O U,NL9lR1F_MoCYaUkkL_MLP 5wSL/Gr@ MkSGGp8eA05lfBvTd/Zbgk/Zy7Om,9HliZM39 ycY5bbJ_1jEF1) c8g)ZJg-cHoKO94rkyY1ekkA_DnJ9iCiD9iLKswjzFZYzILj9-Niz5IsMq4K9Z4RBVyO_iLg-KFww8_QufM,-kysFmg eJcriJ46Gul 3937lrkVtM S3k6ocV-/EF5wKcxJcw@mqH7/fMMVmo,OE9g kDucSg0AlvkrQT69/acIjo4lAs871O6q1v IVPIsk1HzlHiSlj3mVikSe0VcLX)EKlLirZgdT@KfgGO38265_YT4Ml2IrgKrs CJ_um7lPz_R4BSsxbZjV-1kr9gj-cf/)gVYcmV5j6VmoTCtkSCRUuZwnY1iWKjivkJfo6oqjV-dGI5E3RSiEGtarfV7kk32gnOiT yNRe)2O6)LFQ49z.mwi4KZ495s yE/)g)F_iCy)gU/OJ.xMSz6lY/R67_m99ZWMZlCk9-9_6gW1 ar4Zoos.kMoGJo7Sk9k_MQu 9wZ KZ5959(c6aOqCk1Z61nCyz4F16ao_lGm.J
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