Computación
Páginas: 3 (601 palabras)
Publicado: 3 de febrero de 2013
Técnicas de Computación Evolutiva
La expresión genérica computación evolutiva designa a un amplio conjunto de técnicas heurísticas de resolución de problemas complejos que basan su funcionamientoen un mecanismo análogo a los procesos de la evolución natural. Trabajando sobre un conjunto de soluciones a un problema determinado, la metodología utilizada por estas técnicas se fundamenta en eluso de mecanismos de selección de las mejores soluciones potenciales y de construcción de nuevas soluciones candidatas mediante recombinación de características de las soluciones seleccionadas.Varios esquemas algorítmicos han sido propuestos para los algoritmos evolutivos. La idea más generalizada sobre el mecanismo de un algoritmo evolutivo que trabaja sobre una población . El algoritmoevolutivo trabaja sobre individuos que representan potenciales soluciones al problema, codificados de acuerdo a un mecanismo prefijado. Los individuos son evaluados de acuerdo a una función de fitness quetoma en cuenta la adecuación de cada solución al problema que se intenta resolver.
La operativa del algoritmo evolutivo comienza con una etapa de inicialización de los individuos, que puede sercompletamente aleatoria, muestreando al azar diferentes secciones del espacio de soluciones, o guiada de acuerdo a características del problema a resolver. El algoritmo evolutivo podría inclusive tomarcomo población inicial individuos resultantes como salida de algún otro algoritmo heurístico de resolución que permitiera calcular buenas soluciones iniciales aproximadas para el problema.
Laevolución propiamente dicha se lleva a cabo en el ciclo que genera nuevos individuos a partir de la población actual mediante un procedimiento de aplicación de operadores estocásticos. En este ciclo sedistinguen cuatro etapas:
• Evaluación: etapa que consiste en asignar un valor de adecuación (fitness) a cada individuo en la población. Este valor evalúa que tan bien resuelve cada individuo el...
La expresión genérica computación evolutiva designa a un amplio conjunto de técnicas heurísticas de resolución de problemas complejos que basan su funcionamientoen un mecanismo análogo a los procesos de la evolución natural. Trabajando sobre un conjunto de soluciones a un problema determinado, la metodología utilizada por estas técnicas se fundamenta en eluso de mecanismos de selección de las mejores soluciones potenciales y de construcción de nuevas soluciones candidatas mediante recombinación de características de las soluciones seleccionadas.Varios esquemas algorítmicos han sido propuestos para los algoritmos evolutivos. La idea más generalizada sobre el mecanismo de un algoritmo evolutivo que trabaja sobre una población . El algoritmoevolutivo trabaja sobre individuos que representan potenciales soluciones al problema, codificados de acuerdo a un mecanismo prefijado. Los individuos son evaluados de acuerdo a una función de fitness quetoma en cuenta la adecuación de cada solución al problema que se intenta resolver.
La operativa del algoritmo evolutivo comienza con una etapa de inicialización de los individuos, que puede sercompletamente aleatoria, muestreando al azar diferentes secciones del espacio de soluciones, o guiada de acuerdo a características del problema a resolver. El algoritmo evolutivo podría inclusive tomarcomo población inicial individuos resultantes como salida de algún otro algoritmo heurístico de resolución que permitiera calcular buenas soluciones iniciales aproximadas para el problema.
Laevolución propiamente dicha se lleva a cabo en el ciclo que genera nuevos individuos a partir de la población actual mediante un procedimiento de aplicación de operadores estocásticos. En este ciclo sedistinguen cuatro etapas:
• Evaluación: etapa que consiste en asignar un valor de adecuación (fitness) a cada individuo en la población. Este valor evalúa que tan bien resuelve cada individuo el...
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