ALGORTIMOS GENETICOS


ALGORTIMOS GENETICOS









KAREN NATALIA HURTADO QUIROZ Y LUISA FERNANDA SANCHEZ
DEL CURSO 10-B










CENTRO EDUCATIVO LOMBARDIA
BOGOTA D.C 4/11/2015


TABLA DE CONTENIDO

1. DEFINCION DE ALGORTIMO
2. DEFINICION DE ALGORTIMO GENETICO
3. COMPETENTES DE UN ALGORTIMO GENETICO
4. CADENAS BINARIAS DE UN ALGORITMO GENETICO
5. POBLACION DE UN ALGORITMO GENETICO (OBTENCION DE LA POBLACIONINICIAL)
6. FUNCION DE EVALUACION
7. OPERADORES GENETICOS
7.1 CRUCE Y MUTACION
8. EJEMPLO DEL PROBLEMA DE LA MOCHILA















POBLACION DE UN ALGORITMO GENETICO (OBTENCION DE LA POBLACION INICIAL) La primera tarea del algoritmo genético es crearuna población inicial de cadenas. Existen diversas formas de seleccionar una población inicial. Las técnicas varían desde seleccionar aleatoriamente cada carácter de una cadena hasta modificar el resultado de la búsqueda hecha previamente por el hombre. La manera más simple de generar la población inicial es de seleccionar cada carácter de la cadena deforma totalmente aleatoria hasta completar toda la población. En caso de que el alfabeto sea binario, la probabilidad de que cada bit sea 1 es 50%. La composición de la población inicial puede afectar dramáticamente el comportamiento del algoritmo genético.La población debe ser lo suficientemente larga como para crear un diverso grupo de individuos con el fin de que el algoritmo genético lo explote, pero no tanto como para que no domine el tiempo de la computadora. Obtención de la población inicial Conjunto de individuos de número m, (m parámetro)P(t)= {X i t,....X i t } Inicialización de un individuo X i 0 consiste en asignar un valor aleatorio a cada uno de los genes b ij 0, con la decodificación obtenemos su fenotipo x i 0 y f i 0 lo obtendremos a través de la función de evaluación. 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 m = 4 FUNCION DE EVALUACIONDado un cromosoma, la función de evaluación consiste en asignarle un valor numérico de adaptación, el cual se supone sea proporcional a la utilidad o habilidad del individuo representado. Otras características que debe tener esta función es la de castigar las malas soluciones y premiar las buenas, de forma que sean estas últimas las que se propaguen conmayor rapidez. La función de evaluación generalmente es la función objetivo, es decir, es lo que se quiere llegar a optimizar (ej.: número de aciertos, número de movimientos, etc.). Es necesario decodificar la solución presente en el cromosoma para evaluarla.La función de aptitud (fitness) es la que permite valorar la aptitud de los individuos y debe tomar siempre valores positivos. Ambas funciones suelen ser iguales, pero puede ser que la función objetivo sea muy compleja, tome valores negativos, o no proporcione un valor numérico y, por lo tanto, sea necesariodefinir una función de aptitud diferente. En un algoritmo genético la información ha de codificarse para poder trabajar adecuadamente con ella. Cómo hemos visto, existen numerosos sistemas de codificación, aunque nosotros utilizaremos la codificación real. Una vez definido el sistema de codificación a...