Practica2

PRÁCTICA 2. Algoritmo genético en problemas de optimización combinatoria
OBJETIVO
El objetivo de esta tarea es que implemente un algoritmo genético con una representación de permutaciones, el cualse utilizará para resolver un problema clásico de optimización combinatoria: el problema de la asignación cuadrática.

DESARROLLO
Para fines de esta práctica, el tipo de técnica de operadoresgenéticos para permutaciones que deberá implementar será la
indicada a continuación:
-

Cruza. Partially Mapped Crossover (PMX).
Mutación. por Desplazamiento.

El algoritmo genético implementadodeberá tener un método de remoción de duplicados, a continuación se describe.
• Remoción de duplicados: En la generación cero y en las generaciones posteriores (tras haber generado a través de laselección, cruza, mutación a la siguiente población), deberá checarse que no existan duplicados (o sea, no deben existir en
la misma población dos individuos que codifiquen la misma permutación). Losduplicados deberán reemplazarse por un
individuo generado al azar o producto de una alteración del individuo a removerse (por ejemplo, una mutación).
El código fuente de un programa que implemente unalgoritmo genético con codificación de permutaciones, utilizando
cruza y mutación (como se indicó anteriormente). En los comentarios de su programa y en el reporte correspondiente deberá
indicarclaramente los detalles de los operadores implementados. El código fuente deberá tener suficientes comentarios
como para hacerlo fácilmente comprensible, así como TODAS las corridas que haya efectuado.Los parámetros en general
que utilice quedan a su libre elección, pero deberán mencionarse claramente en los comentarios del programa y en el reporte
correspondiente.
El programa deberá pedir alusuario (de forma interactiva y NO a través de la línea de comandos) los parámetros principales
del algoritmo genético: tamaño de la población, porcentaje de cruza, porcentaje de mutación, número...