Algoritmo Genetico

Algoritmos Genéticos

¿Que son los algoritmos genéticos?

Basados en modelos computacionales de la evolución biológica natural, los algoritmos genéticos pertenecen a la clase de los algoritmos evolutivos, junto con la programación evolutiva, la evolución de estrategias y la programación genética.

Los algoritmos genéticos (AGs) son mecanismos de búsqueda basados en las leyes de la selección natural y de la genética. Combinan la supervivencia de los individuos mejor adaptados junto con operadores de búsqueda genéticos como la mutación y el cruce, de ahí que sean comparables a una búsqueda biológica. Fueron desarrollados por John Holland [Holland, 1975] y Rechemberg [Rechemberg, 1973] que crearon algoritmos de optimización imitando los principios básicos de de la naturaleza. Estos algoritmos se utilizan con éxito para gran variedad de problemas que no permiten una solución eficiente a través de la aplicación de técnicas convencionales.

Tiene asimismo aplicaciones variadas en ingeniería, como es el diseño de piezas (turbinas, rotores, etc.), diseño y control de redes, planificación de tareas, síntesis de mecanismos, diseño de tolerancias, etc. y aplicaciones en otros gremios como en sistemas de computación paralelos (paralelización automática de programas secuenciales), química (optimización de procesos de producción, diseño tecnológico y de instalaciones), negocios y comercio (modelización de sistemas económicos complejos, predicción de mercados), medicina (análisis de datos en medicina, diagnóstico automático) o gestión (análisis de datos en gestión, asistentes de gestión, sistemas automáticos de decisión).

Para la ingeniería, los algoritmos genéticos y la programación evolutiva en general presentan oportunidades de plantearse problemas que no permiten una solución eficiente a través de la aplicación de técnicas convencionales.

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