Estructura de un algoritmo genético

Estructura de un algoritmo genético.

Un AG esta compuesto, para su funcionamiento, básicamente por:

Codificación: los elementos característicos del problema se pueden representar de tal formaque resulte sencilla su implementación y comprensión.
La codificación más común es a través de cadenas binarias, aunque también se pueden utilizar números reales o incluso letras, vectores, árboles ografos. La codificación de la solución es a lo que llamaremos cromosoma, cada elemento del cromosoma se llamara gen.

Población inicial: para constituir la población inicial, que será la poblaciónbase de las sucesivas generaciones, existen varios métodos. Suele ser concebida aleatoriamente, aunque también existen métodos heurísticos para generar soluciones iniciales de buena calidad. Lapoblación esta constituida por individuos y cada uno de ellos es un cromosoma.

Función fitness: asigna a cada cromosoma un número real, que refleja el nivel de adaptación al problema del individuorepresentado por el cromosoma. Dicho valor también recibe el nombre de función de aptitud, función adaptación o directamente función objetivo.
Es la base para determinar qué soluciones tienen mayor o menorprobabilidad de sobrevivir.

Selección: es el proceso por el cual se eligen una o varias parejas de individuos de la población inicial para que desempeñen el papel de progenitores, cruzándoseposteriormente y obteniendo descendencia o permaneciendo en la siguiente generación.

Cruzamiento: el operador cruce permite el intercambio de información entre individuos de una población, recombinandolos cromosomas, dando lugar a nuevos individuos.

Mutación: el operador mutación se aplica tras el cruce con el objetivo de incrementar la diversidad poblacional. Se define como una variaciónelemental de las informaciones contenidas en el código genético. Este operador permite, por una parte, aumentar la exploración en el espacio de búsqueda hacia nuevos entornos, ya que produce un incremento...