ALGORITMO GENÉTICO

INTRODUCCIÓN

Los algoritmo geneticos estas inspirado en la evolucion biologica por la cual hacen cruzamientos de cogigos geneticos para dar a variacion en la poblacion por los que las nuevas desendensias satifaciendo nesesidades que la que la antigua no hacia.

MARCO TEORICO

ALGORITMO GENÉTICO

Son llamados así porque inspira a la evolución biológica, estos algoritmo hacen evolucionar una población de individuos mediantes mutaciones o recombinaciones genéticas, sometiéndolas a acciones aleatorias o de selección

ELEMENTOS DE ALGORITMOS GENETICOS

OPERADORES GENETICOS:

•         Son las operaciones que pueden ejercerse a una población para obtener una nueva

POBLACION:

•         Conjunto de individuos

INDIVIDUO:

•         Se caracteriza por ser único y es el código de información en el cual opera el algoritmo

ESTRUCTURA

CODIFICACION

•         es la forma de representación para su fácil comprensión e implementación

POBLACION INICIAL

•         la base para futuras generaciones.

FUNCION FITNESS

•         Es la asignación de valores para reflejar el nivel de adaptación al problema

SELECCION

•         Proceso de selección de individuos progenitores para obtener una nueva descendencia

CRUZAMIENTO

•         Este permite el intercambio de información entre individuos

MUTACION

•         Este se aplica con la finalidad de incrementar la diversidad de la población

VETAJAS

Ø  Una clara ventaja es la es que mientras otras soluciones trabaja en una sola dirección los algoritmos genéticos trabajan con varios al mismo tiempo con las facilidad de que un camino no le resulta simplemente lo desecha y continua con nuevos caminos.

Ø  Tiene mayor tolerancia en la optimización de algún problema a comparación de los métodos tradicionales

Ø  Mejor manipulación de parámetros simultáneamente

Ø  No necesita conocimiento específico sobre el problema

Ø  Usan algoritmos probabilísticos

DESVENTAJAS

u  Pueden tardarse en llegar a la conclusión debido a los parámetros de población y numero de generación

u  Deben realizase con lenguaje de programación con tolerancia a cambios aleatorios del mismo.

CONCLUSION

Los algoritmos genéticos nos proporcionan grandes beneficios ya que son tolerantes a variación y fallos del mismo, con una adaptabilidad muy conveniente en el ámbito de experimentación para llegar a una óptima solución.

BIBLIOGRAFÍA

Russell, s.2008.inteligencia artificial un enfoque moderno. Segunda edición. Pearson education. Madrid-España.

Inteligencia artificial algoritmo genético (En línea).Disponible en pdf: http://disi.unal.edu.co/~lctorress/iartificial/IAc010.pdf