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Scientia et Technica Año XV, No 41, Mayo de 2009. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701

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ALGORITMO GENÉTICO PARA LA UBICACIÓN ÓPTIMA DE SENSORES EN UN ROBOT
SEGUIDOR DE LÍNEA.
Genetic algorithm to the optimal location of sensors on a robot line follower.
RESUMEN
CARLOS RESTREPO PATIÑO
En este artículo se presenta un algoritmo genético empleado para ubicar de IngenieroElectricista, M. Sc.
forma óptima los sensores en un robot seguidor de línea.
Estudiante de Doctorado en
Ingeniería Electrónica
PALABRAS CLAVES: Algoritmo genético, robot seguidor de línea.
Universitat Rovira I Virgili
carlos.restrepo@urv.cat
ABSTRACT
In this article is presented a genetic algorithm used to locate in an optimal way, JASON MOLINA VARGAS
the sensors in a robot line follower.
IngenieroElectricista, M. Sc (c).
Analista de Tecnología.
KEYWORDS: Algoritmo genético, robot seguidor de línea.
Xm los expertos en mercado
jmolina@xm.com.co
CARLOS ANDRÉS TORRES P.
Ingeniero Electricista, M. Sc.
Estudiante de Doctorado en
Ingeniería Electrónica
Universitat Rovira I Virgili
carlosandres.torres@urv.cat
Grupo de Investigación en
Electrónica de Potencia
Universidad Tecnológica de
Pereira
1.INTRODUCCIÓN
Uno de los problemas clásicos en la navegación de robots
es seguir trayectorias. El problema que surge al momento
de implementar un seguidor de línea es determinar la
posición en la que se deben ubicar los sensores para
garantizar que el robot no pierda la trayectoria sin
importar la forma que ella tenga.
Los algoritmos genéticos constituyen una herramienta
matemática que se utiliza pararesolver problemas
asociados con la búsqueda de soluciones óptimas.
Se basan en la teoría de la evolución de los seres vivos en
la naturaleza. La mecánica en este tipo de algoritmos se
fundamenta en el hecho de partir de un conjunto posible
de soluciones, donde a cada una de ellas se les conoce
como individuos y al grupo en general como población.
A esta población se le aplica un conjunto deoperadores
llamados operadores genéticos, de los cuales se
consideran básicos los siguientes: la selección, la
mutación y el cruce. Junto a estos el otro elemento
fundamental es la función de evaluación la cual va a
medir cual de los individuos involucrados en el proceso
es más apto y por tanto se acerca más a la solución
óptima. La principal característica de los algoritmos
Fecha de Recepción: 26 de enerode 2009
Fecha de Aceptación: 2 de mayo de 2009

genéticos, es la robustez, particularidad que otros
métodos de optimización tradicionales como los métodos
matemáticos basados en el cálculo o los heurísticos no
tienen.
La naturaleza paralela es lo que les da esa potencialidad a
los algoritmos genéticos ya que buscan la solución en
varios puntos (individuos) de una población a la vez y no
en unosolo; sumado a lo anterior, la información de los
parámetros esta codificada, por lo que no tienen que
trabajar directamente con ellos. Por último una ventaja
adicional es que usan reglas probabilísticas y no
determinísticas. Los algoritmos genéticos requieren que
los parámetros involucrados en el proceso de
optimización estén codificados en algún alfabeto;
generalmente se prefiere por la naturalezadigital
involucrada, que sean cadenas binarias, aunque también
se trabaja con números reales.
El soporte matemático sobre el cual se sustentan los
algoritmos genéticos, corresponde a lo que Holland, su
creador, dio por nombre como esquema. Un esquema es
un patrón que describe un conjunto de similitudes entre
un grupo de cadenas ubicadas en ciertas posiciones de los
individuos partícipes delproceso de optimización. Para
comprender mejor porque funcionan los algoritmos

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Scientia et Technica Año XV, No 41, Mayo de 2009. Universidad Tecnológica de Pereira.

genéticos, se debe observar el efecto que tienen los
operadores de selección, cruce y mutación sobre
determinado esquema. El efecto de la selección sobre los
esquemas, se resume en lo siguiente: para esquemas con
función de...