Taller de Weka


Técnicas predictivas
Técnica Algoritmos genéticos
REDES DE PETRI Y ALGORITMOS GENÉTICOS, UNA PROPUESTA PARA LA
PROGRAMACIÓN DE SISTEMAS DE MANUFACTURA FLEXIBLE

Autores:
Juan Pablo Caballero Villalobos
Gonzalo Mejía

Los algoritmos genéticos

Según Aanen, “…los Algoritmos Genéticos son técnicas de búsqueda estocástica basados en los mecanismos de evolución natural”(Aanen, 1993). Los AG utilizan un conjunto de individuos –por ejemplo, soluciones– sobre el cual se aplican operadores y estrategias para encontrar soluciones mejoradas al problema. El conjunto de individuos que usa el AG se denomina población. Los AG no buscan una única solución, sino que están orientados a que, en promedio, los individuos de la población busquen una mejora en la funciónobjetivo de las soluciones, de manera que en posteriores generaciones se enriquezcan (evolucionen), preservando sólo las mejores características de los individuos de generaciones anteriores.

Un AG es una técnica iterativa basada en una población, que usa una estrategia de selección y operadores –esencialmente recombinación y mutación–, para generar y explorar nuevos puntos en el espacio desoluciones que originen una nueva población, la cual estará constituida por un conjunto de individuos denominados cromosomas que están compuestos por elementos menores.


Introducción a los algoritmos genéticos y sus aplicaciones

Autores:
Piedad Tolmos Rodríguez-Piñero
Los algoritmos genéticos son un logro más de la Inteligencia Artificial en su intento de replicar comportamientosbiológicos, con los avances científicos que ello implica, mediante la computación. Se trata de algoritmos de búsqueda basados en la mecánica de la selección natural y de la genética. Utilizan la información histórica para encontrar nuevos puntos de búsqueda de una solución óptima del problema planteado, con esperanzas de mejorar los resultados.
Los años ochenta (en el siglo pasado) marcan elflorecimiento del interés de la comunidad científica por estos temas computacionales inspirados en la biología, que han visto como su desarrollo les llevaba a cotas inimaginables, primero en el campo de las Redes Neuronales, luego en el del Aprendizaje, y por último en lo que ahora se conoce como “computación evolutiva”, de la que los algoritmos genéticos constituyen su máximo exponente.
Científico elconsiderado creador de los Algoritmos Genéticos: John Holland, que los desarrolló, junto a sus alumnos y colegas, durante las décadas de 1960 y 1970. En contraste con las estrategias evolutivas y la programación evolutiva, el propósito original de Holland no era diseñar algoritmos para resolver problemas concretos, sino estudiar, de un modo formal, el fenómeno de la adaptación tal y comoocurre en la naturaleza, y desarrollar vías de extrapolar esos mecanismos de adaptación natural a los sistemas computacionales. El libro que Holland escribió en 1975 Adaptación en Sistemas Naturales y Artificiales presentaba el algoritmo genético como una abstracción de la evolución biológica, y proporcionaba el entramado teórico para la adaptación bajo el algoritmo genético. El AlgoritmoGenético de Holland era un método para desplazarse, de una población de cromosomas (bits) a una nueva población, utilizando un sistema similar a la “selección natural” junto con los operadores de cruces, mutaciones e inversión inspirados en la genética. En este primitivo algoritmo, cada cromosoma consta de genes (bits), y cada uno de ellos es una muestra de un alelo particular (0 o 1). El operador deselección escoge, entre los cromosomas de la población, aquellos con capacidad de reproducción, y entre éstos, los que sean más “compatibles”, producirán más descendencia que el resto. El de cruce extrae partes de dos cromosomas, imitando la combinación biológica de dos cromosomas aislados (gametos). La mutación se encarga de cambiar, de modo aleatorio, los valores del alelo en algunas...