Algoritmosgenéticos
Páginas: 12 (2792 palabras)
Publicado: 11 de noviembre de 2011
Un estudio fundamental sobre la Aplicabilidad de los Algoritmos Genéticos a problemas de ingeniería de software
Ing. Dyane Jennifer Benita Linares Linares
Departamento de Sistemas e Informática Universidad Católica de Santa María. Arequipa- Perú dyane.linares@gmail.com
Resumen
Muchos de los problemas de ingeniería de software (IS) se pueden formular como problemas de optimización.Algoritmo genético (AG) es una de las herramientas más eficaces para la solución de problemas de optimización y ha atraído la atención de los investigadores IS en los últimos años. Sin embargo, hay una falta general en la teoría de soporte para ayudar a los investigadores IS sobre la aplicabilidad de los AG a ciertas clases de problemas de IS. Sin una teoría, numerosos intentos para llevar a cabo unaamplia gama de experimentos para la validación de la solución parece ser ad hoc (Una idea concreta creada para explicar un hecho que contradice una teoría) y los resultados son a menudo difíciles de generalizar. Este trabajo informa sobre un estudio fundamental para desarrollar una teoría de apoyo. Algunos resultados preliminares también se dan.
Palabras clave: Computación evolutiva, Algoritmosgenéticos, Cadenas de Markov, Optimización, Ingeniería de software.
Algoritmos Genéticos para la solución de problemas de Ingeniería de Software.
1
1. INTRODUCCIÓN
Los algoritmos genéticos (AGs) fueron estudiados por John Holland en la década de 1970. Su trabajo original fue el estudio de un autómata celular que es un modelo discreto que con frecuencia se investiga en la teoría de lacomputabilidad, las matemáticas y la biología teórica. Dentro del modelo, cada celda tiene un número finito de estados. El tiempo también es considerado como discreto en ese estudio. Obviamente, los AGs han heredado esas características y tienden a convertirse en un método popular de optimización en la actualidad.
Cada vez más investigadores aplican ahora los AGs como método de optimización delos dominios de problemas específicos. Por lo tanto, el estudio fundamental de lo bien que trabajan los AGs se pueden observar y ser aplicables a cada uno de los dominios de problemas diferentes cada vez más.
Aunque muchos trabajos han propuesto diversos métodos para analizar el comportamiento de los AGs, la teoría existente más consultada de AGs carece de interés por su sentido práctico. Porejemplo, la convergencia de AGs ha sido estudiada por Rudolph. Sin embargo, es sólo para un estudio teórico, ya que el tiempo se supone que van hasta el infinito. En el mundo real, es imposible para cualquier aplicación esperar un tiempo infinito para obtener la solución óptima. A lo mejor para nuestro conocimiento, las aplicaciones de AGs en los dominios de cierto problema rara vez se estudiaroncon el apoyo de un estudio fundamental en el pasado. Esto es particularmente cierto para los dominios de problemas en ingeniería de software (IS).
Se define el problema de optimización de IS como el problema de la IS que se pueden resolver por más de una solución factible. Hay por lo menos uno de los criterios para evaluar las soluciones, y el objetivo del problema es buscar la mejor solución enel dominio de todas las soluciones factibles. Se debe tener en cuenta que con el fin de enmarcar el problema de optimización de IS como un problema computable, los factores considerados en el problema deben ser cuantificados, como los parámetros y los criterios del problema deben ser especificados como una
Algoritmos Genéticos para la solución de problemas de Ingeniería de Software.
2 función con rango de valores relacionados con el significado físico (tales como los parámetros del proyecto) en la IS.
Desde el año 1995, los AGs han atraído la atención de los investigadores de IS más y más. Problemas, tales como la programación óptima, la generación óptima de datos de prueba, y el agrupamiento óptimo de módulos, etc, fueron sugeridos como objetivos que hay que resolver con...
Ing. Dyane Jennifer Benita Linares Linares
Departamento de Sistemas e Informática Universidad Católica de Santa María. Arequipa- Perú dyane.linares@gmail.com
Resumen
Muchos de los problemas de ingeniería de software (IS) se pueden formular como problemas de optimización.Algoritmo genético (AG) es una de las herramientas más eficaces para la solución de problemas de optimización y ha atraído la atención de los investigadores IS en los últimos años. Sin embargo, hay una falta general en la teoría de soporte para ayudar a los investigadores IS sobre la aplicabilidad de los AG a ciertas clases de problemas de IS. Sin una teoría, numerosos intentos para llevar a cabo unaamplia gama de experimentos para la validación de la solución parece ser ad hoc (Una idea concreta creada para explicar un hecho que contradice una teoría) y los resultados son a menudo difíciles de generalizar. Este trabajo informa sobre un estudio fundamental para desarrollar una teoría de apoyo. Algunos resultados preliminares también se dan.
Palabras clave: Computación evolutiva, Algoritmosgenéticos, Cadenas de Markov, Optimización, Ingeniería de software.
Algoritmos Genéticos para la solución de problemas de Ingeniería de Software.
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1. INTRODUCCIÓN
Los algoritmos genéticos (AGs) fueron estudiados por John Holland en la década de 1970. Su trabajo original fue el estudio de un autómata celular que es un modelo discreto que con frecuencia se investiga en la teoría de lacomputabilidad, las matemáticas y la biología teórica. Dentro del modelo, cada celda tiene un número finito de estados. El tiempo también es considerado como discreto en ese estudio. Obviamente, los AGs han heredado esas características y tienden a convertirse en un método popular de optimización en la actualidad.
Cada vez más investigadores aplican ahora los AGs como método de optimización delos dominios de problemas específicos. Por lo tanto, el estudio fundamental de lo bien que trabajan los AGs se pueden observar y ser aplicables a cada uno de los dominios de problemas diferentes cada vez más.
Aunque muchos trabajos han propuesto diversos métodos para analizar el comportamiento de los AGs, la teoría existente más consultada de AGs carece de interés por su sentido práctico. Porejemplo, la convergencia de AGs ha sido estudiada por Rudolph. Sin embargo, es sólo para un estudio teórico, ya que el tiempo se supone que van hasta el infinito. En el mundo real, es imposible para cualquier aplicación esperar un tiempo infinito para obtener la solución óptima. A lo mejor para nuestro conocimiento, las aplicaciones de AGs en los dominios de cierto problema rara vez se estudiaroncon el apoyo de un estudio fundamental en el pasado. Esto es particularmente cierto para los dominios de problemas en ingeniería de software (IS).
Se define el problema de optimización de IS como el problema de la IS que se pueden resolver por más de una solución factible. Hay por lo menos uno de los criterios para evaluar las soluciones, y el objetivo del problema es buscar la mejor solución enel dominio de todas las soluciones factibles. Se debe tener en cuenta que con el fin de enmarcar el problema de optimización de IS como un problema computable, los factores considerados en el problema deben ser cuantificados, como los parámetros y los criterios del problema deben ser especificados como una
Algoritmos Genéticos para la solución de problemas de Ingeniería de Software.
2 función con rango de valores relacionados con el significado físico (tales como los parámetros del proyecto) en la IS.
Desde el año 1995, los AGs han atraído la atención de los investigadores de IS más y más. Problemas, tales como la programación óptima, la generación óptima de datos de prueba, y el agrupamiento óptimo de módulos, etc, fueron sugeridos como objetivos que hay que resolver con...
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