Ensayo Algoritmos Geneticos

Algoritmos Genéticos

Los algoritmos genéticos tienen sus raíces en los procesos genéticos, biológicos de los organismos vivos, y en base a esto dichos algoritmos tienen la capacidad de encontrar soluciones a problemas de magnitudes reales. No obstante el hecho de que estas soluciones se aproximen a los valores más optimes en su medida depende de que tan adecuada sea su codificación.

Así como anteriormente se mencionó que los algoritmos genéticos trabajan bajo una analogía de conducta natural, estos manejan poblaciones de individuos donde cada una de ellos representa una posible solución al problema planteado. Los algoritmos genéticos imitan los principios darwinianos de selección natural mediante la creación de un entorno en el que cientos de posibles soluciones a un problema compiten unas con otras, y sólo la “mejor adaptada” sobrevive.

Cabe mencionar que un algoritmo genético es independiente del problema, lo cual lo hace un algoritmo robusto, por ser útil para cualquier problema, pero a la vez débil, pues no está especializado en ninguno.

En vista de que se basan en alternar mecanismos de selección y variación, los campos en los cuales se puede utilizar los algoritmos genéticos son muchos entre los cuales se pueden mencionar: la ingeniería, la economía, la biología y el diseño.

Codificación de las variables

Cada algoritmo genético demanda que el conjunto se codifique en un cromosoma y que cada uno de los cromosomas cuente con varios genes, que corresponden a respectivos parámetros del problema. Una vez que se tiene esto, se necesitara codificar dichos genes en cadenas de letras o números, por lo que generalmente se manejan los números binarios compuestos por ceros y unos, todo esto es fundamental para poder incorporar los datos dentro de una computadora y así obtener los mejores resultados.

Tamaño de la población

Se deberían considerar algunos factores como si optar por una población inicial pequeña puede que no se abarque adecuadamente el espacio de búsqueda. Por otro lado si se crea una población muy extensa se pueden tener problemas a la hora de la programación. Se puede entonces decir que en cuanto a al tamaño de la población no existen reglas, normalmente una población de 25 a 100 individuos es completamente válida para muchos de los casos.

Ejemplo

Se tomó como ejercicio para la comparación del método de programación lineal y el algoritmo genético, la producción de una empresa manufacturera de cuero.

Dicha empresa produce tres tipos de productos diferentes, Jackets, botas y bolsos todos fabricados a base de cuero como materia prima.

La comparación de los métodos, nos ayudara a determinar cuál es la mejor combinación de producción que nos permita obtener la mayor ganancia, siempre y cuando se cumpla con las restricciones del proceso.

Las restricciones del proceso son las siguientes:

Se requiere que se cumpla como mínimo una relación de 3 Botas por cada Jacket.

Se requiere que se cumpla como mínimo una relación de 3 Bolsos por cada Jacket.

Por último el total de horas laboradas debe ser menor a 50 000.

F.O.max⁡〖 Z=25X_1 〗+17X_2+18X_3

X_2≥1,5X_1

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