Trazado de rayos sismicos
La programación Evolutiva es una metaheurística de la familia de la Computación Evolutiva que emula algunos procesos evolutivos de la naturaleza basados en los principios de Charles Darwin, esta técnica fue propuesta por Lawrence J. Fogel et. al. en 1966 y su desarrollo comenzó como un esfuerzo encaminado a crear inteligencia artificial utilizandomecanismos evolutivos tales como adaptación, aprendizaje etc.… para resolver problemas de optimización.
Al decir inteligencia, nos referimos a la capacidad de un sistema de adaptar su comportamiento a su entorno esto con el fin de cumplir algunos objetivos específicos en su amplia gama de aplicaciones.
El comportamiento inteligente de esta técnica se basa en la adaptación y capacidad de predecir suentorno, a su vez son un requisito previo para su funcionamiento adecuado.
Algoritmo básico Programación Evolutiva
P = PoblaciónInicial(individuos);
for i = 1: número de generaciones;
Pm=Mutación(P);
Pt=Evaluación (P,Pm);
P=Selección (Pt);
end
Ptt=Mejor individuo(P);
Población Inicial
Se genera una población inicial con distribución unitaria aleatoria dentro del dominio de losvalores a y b de n individuos, la longitud de cada individuo o cromosoma depende del problema a optimizar.
Al conjunto de individuos o cromosomas se le conoce como cariotipo y contiene información genética individual y única.
X(1,1) | X(1,2) | X(1,3) | . | . | X(1,n) |
Representación de un individuo o cromosoma conformado de Xn genes
X(1,1) | X(1,2) | X(1,3) | . | . | X(1,n) |X(2,1) | X(2,2) | X(2,3) | . | . | X(2,n) |
X(3,1) | X(3,2) | X(3,3) | . | . | X(3,n) |
X(4,1) | X(4,2) | X(4,3) | . | . | X(4,n) |
X(5,1) | X(5,2) | X(5,3) | . | . | X(5,n) |
X(6,1) | X(6,2) | X(6,3) | . | . | X(6,n) |
X(7,1) | X(7,2) | X(7,3) | . | . | X(7,n) |
X(m,1) | X(m,2) | X(m,3) | . | . | X(m,n) |
Población inicial: Representación de un conjunto de cromosomas (cariotipo)o individuos
Mutación
Todos los individuos o cromosomas de la población inicial son seleccionados como padres y sufren una alteración en la información genética y por lo tanto se producirá un cambio de características que se pueden transmitir o heredar a los hijos; es decir se genera una descendencia de igual tamaño que la población inicial pero con un ligero cambio en su genotipo. Elpropósito de la mutación es proveer un mecanismo para escapar de los óptimos locales, así como desplazar a los individuos hacia zonas del espacio de búsqueda que no pueden ser alcanzadas por medio de otros operadores genéticos.
La unidad genética a mutar es el gen, esto es, la unidad de información hereditaria que forma parte del cromosoma o individuo;
X(1,1) | X(1,2)' | X(1,3) | . | . |X(1,n) |
Representación de un individuo o cromosoma con un gen mutado.
El gen a mutar del todos los cromosomas del cariotipo es seleccionado aleatoriamente.
X(1,1) | X(1,2)' | X(1,3) | . | . | X(1,n) |
X(2,1) | X(2,2) | X(2,3)’ | . | . | X(2,n) |
X(3,1) | X(3,2)’ | X(3,3) | . | . | X(3,n) |
X(4,1)’ | X(4,2) | X(4,3) | . | . | X(4,n) |
X(5,1) | X(5,2) | X(5,3) | . | . |X(5,n) |
X(6,1) | X(6,2) | X(6,3) | . | . | X(6,n)’ |
X(7,1) | X(7,2) | X(7,3) | . | . | X(7,n) |
X(m,1) | X(m,2) | X(m,3)’ | . | . | X(m,n) |
Descendencia: Representación de un conjunto de cromosomas (cariotipo) o individuos que han sufrido una alteración en su código genético
Evaluación
Los individuos de la población inicial y los individuos mutados serán valorados mediante unafunción objetivo, la cual se diseña para cada problema específico a resolver. Su labor es otorgar un valor de aptitud o adaptación a cada individuo. Los cromosomas más aptos tendrán más probabilidad de ser seleccionados y heredar sus características. En nuestro caso la función evaluación contendrá la ecuación de tiempos de arribo la cual nos permitirá obtener el tiempo mínimo del recorrido del rayo...
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