Sistema
Páginas: 41 (10092 palabras)
Publicado: 1 de noviembre de 2012
CAPÍTULO 3
ALGORITMOS GENÉTICOS
“Y creó Dios al ser humano a su imagen, a imagen de Dios
los creó, varón y mujer los creó, y los bendijo diciéndoles:
Crezcan y multiplíquense..” Génesis 1.27.
“A esta conservación delas variaciones y diferencias
individualmente favorables y a la destrucción de las que
son perjudiciales, la he llamado selección natural o
supervivencia de los más aptos” Charles Darwin.
Objetivo:
El estudiante comprenderá los conceptosfundamentales de algoritmos genéticos, así como sus aplicaciones.
1. Fundamentos de genética y evolución.
Una manera de ubicar la técnica de los algoritmos genéticos puede ser en el campo de la computación bio-inspirada (Mateos, 2003), la cual se basa en establecer analogías con sistemas naturales o sociales para diseñar métodos heurísticos no determinísticos de“búsqueda”, de “aprendizaje”, de imitación de “comportamiento”, etc.
Los algoritmos bio-inpirados (ABs) permiten resolver problemas modelando un fenómeno de la naturaleza, presentan con frecuencia una estructura paralela (múltiples agentes), y son adaptativos (tienen realimentación con el entorno).
Algunos modelos de computación bio-inspirada son:
- Algoritmos evolutivos- Redes neuronales
- Algoritmos inmunológicos
- Algoritmos basados en inteligencia de enjambres
La computación evolutiva es la rama de la inteligencia artificial que engloba
a todas aquellas técnicas de resolución de problemas basadas en la evolución
de las especies y la supervivencia del más apto, parte del hecho observado en la naturaleza en que los seresvivos presentan una capacidad de resolver los problemas de supervivencia mediante el mecanismo de la evolución natural, la cual se produce casi en la generalidad como consecuencia de dos procesos primarios: la selección natural y la reproducción (cruce).
En la computación evolutiva encontramos a los algoritmos genéticos (genetic algorithms), las estrategias evolutivas (evolutionstrategies) y la programación evolutiva (evolutionary programming) entre otros.
Los algoritmos genéticos (AGs), se basan en el proceso genético de los seres vivos, por lo cual resulta conveniente revisar algunos aspectos fundamentales de la evolución y la genética necesarios para clarificar los principios de los AGs.
Se considera que la evolución biológica es una derivación de lasespecies de organismos vivientes, de otras ya existentes, a través de un proceso de cambio más o menos gradual y continuo.
(http://www.molwick.com/es/evolution/140-genetica-evolucion.html).
La teoría de la evolución biológica en su forma macroscópica ( es decir de los seres vivos como el hombre) que sirve como base para los AGs es la Darwinista, considera como motor de laevolución la adaptación de los seres al medio ambiente, derivado del efecto combinado de la selección natural y de las mutaciones aleatorias.
Casi todas las especies están formadas por una o más poblaciones de individuos que se cruzan entre sí, formando una comunidad de intercambio de material genético (genes). En el interior de esas poblaciones se da el hecho de que ciertos individuosdejan más descendientes que otros, lo que implica que sus genes o alelos estarán mejor representados en la siguiente generación, en conjunto habrá ocurrido un cambio generacional en la frecuencia de aparición de los genes, es decir una evolución. ¿Qué procesos hacen que unos alelos cambien de frecuencia entre generaciones?, esos son los factores de evolución como la mutación, la deriva...
ALGORITMOS GENÉTICOS
“Y creó Dios al ser humano a su imagen, a imagen de Dios
los creó, varón y mujer los creó, y los bendijo diciéndoles:
Crezcan y multiplíquense..” Génesis 1.27.
“A esta conservación delas variaciones y diferencias
individualmente favorables y a la destrucción de las que
son perjudiciales, la he llamado selección natural o
supervivencia de los más aptos” Charles Darwin.
Objetivo:
El estudiante comprenderá los conceptosfundamentales de algoritmos genéticos, así como sus aplicaciones.
1. Fundamentos de genética y evolución.
Una manera de ubicar la técnica de los algoritmos genéticos puede ser en el campo de la computación bio-inspirada (Mateos, 2003), la cual se basa en establecer analogías con sistemas naturales o sociales para diseñar métodos heurísticos no determinísticos de“búsqueda”, de “aprendizaje”, de imitación de “comportamiento”, etc.
Los algoritmos bio-inpirados (ABs) permiten resolver problemas modelando un fenómeno de la naturaleza, presentan con frecuencia una estructura paralela (múltiples agentes), y son adaptativos (tienen realimentación con el entorno).
Algunos modelos de computación bio-inspirada son:
- Algoritmos evolutivos- Redes neuronales
- Algoritmos inmunológicos
- Algoritmos basados en inteligencia de enjambres
La computación evolutiva es la rama de la inteligencia artificial que engloba
a todas aquellas técnicas de resolución de problemas basadas en la evolución
de las especies y la supervivencia del más apto, parte del hecho observado en la naturaleza en que los seresvivos presentan una capacidad de resolver los problemas de supervivencia mediante el mecanismo de la evolución natural, la cual se produce casi en la generalidad como consecuencia de dos procesos primarios: la selección natural y la reproducción (cruce).
En la computación evolutiva encontramos a los algoritmos genéticos (genetic algorithms), las estrategias evolutivas (evolutionstrategies) y la programación evolutiva (evolutionary programming) entre otros.
Los algoritmos genéticos (AGs), se basan en el proceso genético de los seres vivos, por lo cual resulta conveniente revisar algunos aspectos fundamentales de la evolución y la genética necesarios para clarificar los principios de los AGs.
Se considera que la evolución biológica es una derivación de lasespecies de organismos vivientes, de otras ya existentes, a través de un proceso de cambio más o menos gradual y continuo.
(http://www.molwick.com/es/evolution/140-genetica-evolucion.html).
La teoría de la evolución biológica en su forma macroscópica ( es decir de los seres vivos como el hombre) que sirve como base para los AGs es la Darwinista, considera como motor de laevolución la adaptación de los seres al medio ambiente, derivado del efecto combinado de la selección natural y de las mutaciones aleatorias.
Casi todas las especies están formadas por una o más poblaciones de individuos que se cruzan entre sí, formando una comunidad de intercambio de material genético (genes). En el interior de esas poblaciones se da el hecho de que ciertos individuosdejan más descendientes que otros, lo que implica que sus genes o alelos estarán mejor representados en la siguiente generación, en conjunto habrá ocurrido un cambio generacional en la frecuencia de aparición de los genes, es decir una evolución. ¿Qué procesos hacen que unos alelos cambien de frecuencia entre generaciones?, esos son los factores de evolución como la mutación, la deriva...
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