algortitmo genetico

UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA DE INGENIERIA DE SISTEMAS
MARACAY, VENEZUELA


















Algoritmo genético






















Autor: Victor Aponte
C.I.: 19793099



Resumen:
En este artículo presentamos una descripción y la aplicación de un algoritmo genético para la búsqueda de caminosentre dos puntos. Las rutas más aptas serán aquellas por donde hay menos obstáculos. En este caso los obstáculos se representarán por colores más oscuros. Los lugares con colores más claros serán los ideales para las rutas. Se plantea el problema a través de un algoritmo genético con cruce de dos puntos y una estrategía de generaciones de punto fijo. La sobrevivencia se define a través de unafunción de valoración de la adaptación del individuo. Para este ejemplo se hace una aplicación utilizando el lenguaje Lingo para Director.
 
 
Algoritmos genéticos, búsqueda, punto fijo, Lingo, Macromedia Director
 
 Objetivos

Objetivo general

Búsqueda de punto fijo y posibles rutas entre 2 puntos

Objetivo especifico

encontrar un camino entre dos puntos dentro de un espaciotridimensional con algunos obstáculos de diferentes alturas.

Esta estrategia tiene la ventaja de que un mapa puede ser codificado e implementado en un gráfico (bidimensional) topográfico tradicional con la convención de que entre más oscuro sea el color representa una altura mayor













Justificación

Nos permitirá implementar un algoritmo genético para encontrar un caminoentre dos puntos dentro de un espacio tridimensional con algunos obstáculos de diferentes alturas. Para lograr una implementación eficiente de las alturas de los obstáculos se decidió, por usabilidad, considerar que los objetos más oscuros son más altos y por tanto más difíciles de pasar. Esta estrategia tiene la ventaja de que un mapa puede ser codificado e implementado en un gráfico(bidimensional) topográfico tradicional con la convención de que entre más oscuro sea el color representa una altura mayor. El algoritmo tratará de encontrar el mejor camino posible entre esos puntos, es decir el camino que pase por los lugares más bajos (claros) en la imagen y tratando de minimizar la distancia. De este modo el objetivo del algoritmo es buscar caminos más accesibles, generalmente los másbajos y a la vez mantener la menor distancia posible entre los dos puntos.


Bases teóricas del algoritmo
Antes de hacer la descripción del algoritmo es necesario aclarar algunos elementos que entran en juego en la implementación de algoritmos genéticos y que son primordiales para entender cómo se implementó la búsqueda del mejor camino.
Población: Este parámetro representa la cantidad decaminos iniciales que se generarán al azar como población base. Desde este punto de vista, un individuo en la población es un camino específico y un conjunto de caminos (individuos) generados en un primer momento al azar representan la población base con la que comienza el cruce y la búsqueda del mejor camino.
Generaciones: Este parámetro define cuántas generaciones se desea que acontezcan enel proceso. Cuántas veces se deben cruzar los individuos hasta que pare el proceso de adaptación.
Sobrevivencia: Este parámetro es uno de los más importantes. Define cuántos individuos se podrán aparear con el fin de producir descendientes aptos en el proceso. Desde el punto de vista biológico éstos son los individuos que sobreviven y tienen el derecho de procrear. Los caminos, o individuos,producto de cada generación serán valorados por su calidad de adaptación al medio. Este parámetro seleccionará cuáles de ellos tienen el derecho de seguir pasando sus genes a las siguientes generaciones.
Este parámetro también se usa para definir la cantidad de caminos que se grafican en el lado izquierdo de la interfaz. Como no tiene sentido graficar la población entera, pues serían demasiados...