Fundamentos de logica borrosa

a) Algoritmos Genéricos
• Los Algoritmos Genéticos son una técnica computacional inspirada en modelos biológicos que han sido utilizados para realizar búsquedas eficientes en espacios de soluciones altamente complejos y grandes.
• Los Algoritmos Genéticos son métodos adaptivos que pueden ser utilizados para implementar búsquedas y problemas de optimización.
• Los Algoritmos Genéticos estánbasados en los procesos genéticos de los organismos biológicos, codificando una posible solución a un problema en un “cromosoma” compuesto por una cadena de bits o caracteres.
• Los algoritmos genéticos son métodos sistemáticos para la resolución de problemas de búsqueda y optimización que aplican a estos los mismos métodos de la evolución biológica: selección basada en la población, reproducciónsexual y mutación.
b) Operadores
La reproducción de individuos:
• Permiten la obtención de una nueva generación de individuos.
• Se lleva a cabo mediante los operadores: Cruzamiento y Mutación e Inversión.
• Son generalmente operadores binarios.
• Los nuevos hijos de una generación necesitan 1 o 2 individuos padres.

Cruza: Operador que a partir de dos cromosomas realiza un intercambio departe de su material genético.

Mutación: Operador que introduce diversidad de los descendientes respecto a los progenitores.

Inversión: También se aplica sobre un solo padre y produce un descendiente. Consiste en intercambiar dos genes seleccionados al azar.





c) Función de ajuste
La función de evaluación define el criterio para ordenar los individuos que potencialmente puedenpasar a formar parte de la siguiente generación.
La selección de los individuos que formarán parte de la siguiente generación o que serán usadas para aplicarles los operadores genéticos, puede realizarse de varias formas. Las más usuales son:

• Selección proporcional. En este método la probabilidad de que un individuo sea seleccionado viene determinada por:


• Selección mediantetorneo. Se eligen dos individuos al azar.

• Selección por rango. La probabilidad de que un individuo sea seleccionada será proporcional a su posición en dicha lista ordenada, en lugar de usar el valor devuelto por la función de evaluación.

c) Aplicación

Aplicación de Algoritmos Genéticos a la clasificación de imágenes de satélite en el marco de los servicios Grid inteligentes.
Los serviciosWeb han atendido durante muchos años el problema de la interoperabilidad sintáctica entre aplicaciones, dejando a un lado la semántica. Con el gran volumen de información disponible en la Web, y la aparición de nuevos paradigmas como la Computación Grid, ha surgido la necesidad de mejorar los servicios Web mediante la inclusión del componente semántico para lograr un mayor aprovechamiento de estosrecursos y de los elementos necesarios para que dichos servicios puedan ser utilizados dentro de un ambiente Grid. En el campo de la inteligencia Web se han hecho varias propuestas, entre ellas la aplicación de técnicas de computación flexible como la computación evolucionaria. En este documento se realizará una revisión sobre el desarrollo actual de la Grid y otros temas relacionados como la Websemántica y los servicios Web, además de los diferentes enfoques acerca de la aplicación de los Algoritmos Genéticos al problema de la clasificación de imágenes de satélite.
Aprendizaje Deductivo, Inductivo, y Abductivo
con Algoritmos Genéticos
Los Algoritmos Genéticos (en lo sucesivo, AGs) representan una de las técnicas inteligentes más utilizadas en la actualidad, principalmente por suversatilidad y notables resultados prácticos. Uno de los temas que más atención ha recibido por parte de la comunidad cientí_ca que experimenta con tales técnicas es el Aprendizaje Arti_cial, disciplina que estudia el proceso de aprendizaje en general, con énfasis en la traslación a las máquinas de lo hasta ahora conocido sobre dicho proceso en los seres vivos. El problema fundamental es que los...