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edgar guerra: ALGORITMOS GENETICOS

AGORITMOS GENETICOS ´


Los Algoritmos Genéticos son métodos numéricos adaptativos que se usan para resolver problemas
de búsqueda y optimización de soluciones por imitación en el mundo real .
Se basan en el proceso genético de los organismos vivos, de las generaciones, ya que las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde con los principios de la selección natural de acuerdo con Darwin (1859) y la supervivencia de los más fuertes.

Los principios básicos y sus reglas en base de variables de los Algoritmos Genéticos fueron establecidos por Holland (1975), y se encuentran bien descritos en varios autores; Goldberg (1989), Davis (1991), Michalewicz (1992), Reeves (1993) .

En la naturaleza los individuos de una población compiten entre si por la sobre vivencia y cada uno da sus modus operandi son sometidos a prior a examen y siguen en la convivencia ; en la búsqueda ´ de recursos
como comida, agua y refugio. Incluso los miembros de una misma especie compiten a menudo por el poder de ser el guía y el lider o también , la ayuda a uno de su especie; Aquellos individuos que tienen mas éxito y sobreviven tienen mayor probabilidad de generar un gran numero de descendientes. Por el contrario

individuos poco dotados tendrán un menor numero de descendientes y cumplen con leyes de mendel herencia.. Esto significa que los genes de los individuos mejor adaptados se propagarán en sucesivas generaciones hacia un numero de individuos creciente.
La combinacion de buenas características provenientes de diferentes ancestros,puede a veces producir descendientes como superindividuos bien dotados, cuya adaptación es mucho mayor que la de cualquiera de sus ancestros.
De esta manera, las especies evolucionan logrando unas características típicas y excluyentes y cada vez mejor adaptadas al entorno en el que viven.

Los Algoritmos Genéticos usan una analogía directa con el comportamiento natural. Trabajan con una población de individuos( variables ), cada uno de los cuales representa una solución factible a un problema.
A cada individuo se le asigna un valor puntual ,relacionado con la bondad de dicha solucion. En la naturaleza esto equivaldría al grado de efectividad de un organismo para competir por unos determinados recursos.
Cuanto mayor sea la adaptación de un individuo al problema, mayor sería la probabilidad de que el mismo sea seleccionado para reproducirse, cruzando su material
genético con otro individuo seleccionado de igual forma. Este cruce producirá nuevos individuos ;descendientes de los anteriores ; los cuales comparten algunas de las características de sus padres.

Cuanto menor sea la adaptación de un individuo, menor será la probabilidad de que dicho individuo sea seleccionado para la reproducción, y por tanto de que su material genético se propague en sucesivas generaciones.

De esta manera se produce una nueva población de posibles soluciones, la cual reemplaza a la anterior

y verifica la interesante propiedad de que contiene una mayor proporción de buenas características en comparación con la población anterior. A lo largo de las generaciones las buenas características se propagan a través de la población. Favoreciendo el cruce de los individuos mejor adaptados. Son exploradas las áreas ´ mas prometedoras del espacio de búsqueda.
Si el Algoritmo Genético ha sido bien diseñado; la población convergerá hacia una solución optima del problema.

El poder de los Algoritmos Genéticos proviene del hecho de que se trata de una técnica robusta, y se compensa con la formulación de modelos matemáticos ,que pueden ser solucionados con otro tipo de herramientas como la programación lineal .
Las soluciones de estos problemas puede conllevar a tratamiento de otros ámbitos de optimización con mayores probabilidades de éxito a una gran variedad de problemas provenientes de diferentes áreas en especial de aquellos que no tienen solución con otros métodos y procedimientos. tanto en rapidez como en eficacia.
El mayor campo de aplicación de los Algoritmos Genéticos ,problemas para los cuales no existen técnicas especializadas.
Incluso en el caso en que dichas técnicas existan, y funcionen bien, pueden efectuarse mejoras de las mismas combinándolas con los Algoritmos Genéticos.

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