ing industrial

INSTITUTO TECNOLOGICO DE SALTILLO

INGENIERIA INDUSTRIAL

SEMINARIO DE NUEVAS TECNOLOGIAS

M.I. PATRICIA VIRGINIA SALAS HERNANDEZ

ALGORITMOS GENETICOS Y SU APLICACIONB EN MANUFACTURA

HECTOR GERARDO MERCADO GARCIA

25-AGO-11

Algoritmos Geneticos y su Aplicación en Manufactura
Antecedentes
El algoritmo genético es una técnica de búsqueda basada en la teoría de la evolución deDarwin, que ha cobrado tremenda popularidad en todo el mundo durante los últimos años. Se presentarán aquí los conceptos básicos que se requieren para abordarla, así como unos sencillos ejemplos que permitan a los lectores comprender cómo aplicarla al problema de su elección.
En los últimos años, la comunidad científica internacional ha mostrado un creciente interés en una nueva técnica debúsqueda basada en la teoría de la evolución y que se conoce como el algoritmo genético. Esta técnica se basa en los mecanismos de selección que utiliza la naturaleza, de acuerdo a los cuales los individuos más aptos de una población son los que sobreviven, al adaptarse más fácilmente a los cambios que se producen en su entorno. Hoy en día se sabe que estos cambios se efectúan en los genes de unindividuo (unidad básica de codificación de cada uno de los atributos de un ser vivo), y que sus atributos más deseables (i.e., los que le permiten adaptarse mejor a su entorno) se transmiten a sus descendientes cuando éste se reproduce sexualmente.
Un investigador de la Universidad de Michigan llamado John Holland era consciente de la importancia de la selección natural, y a fines de los 60sdesarrolló una técnica que permitió incorporarla a un programa. Su objetivo era lograr que las computadoras aprendieran por sí mismas. A la técnica que inventó Holland se le llamó originalmente "planes reproductivos", pero se hizo popular bajo el nombre "algoritmo genético" tras la publicación de su libro en 1975.
Definición
Los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos adaptativos que pueden usarse pararesolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde con los principios de la selección natural y la supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin. Por imitación de este proceso, los Algoritmos Genéticos son capaces de ir creando soluciones paraproblemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas.
Un algoritmo genético consiste en una función matemática o una rutina de software que toma como entradas a los ejemplares y retorna como salidas cuales de ellos deben generar descendencia para la nueva generación.
Los principios básicosde los Algoritmos Genéticos fueron establecidos por Holland, y se encuentran bien descritos en varios textos . Goldberg, Davis, Michalewicz, Reeves.
Ventajas y Desventajas
No necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver.
Operan de forma simultánea con varias soluciones, en vez de trabajar de forma secuencial como las técnicas tradicionales.
Cuando se usan paraproblemas de optimización maximizar una función objetivo- resultan menos afectados por los máximos locales (falsas soluciones) que las técnicas tradicionales.
Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas masivamente paralelas.
Usan operadores probabilísticos, en vez de los típicos operadores determinísticos de las otras técnicas.
Pueden tardar mucho en converger, o noconverger en absoluto, dependiendo en cierta medida de los parámetros que se utilicen tamaño de la población, número de generaciones, etc.-.
Pueden converger prematuramente debido a una serie de problemas de diversa índole.
Limitaciones
Aunque los algoritmos genéticos han demostrado su eficiencia y potencia como estrategia de resolución de problemas, no son la panacea. Los AGs tienen ciertas...