Característica de los algoritmos genéticos

Características de los algoritmos genéticos.

Los algoritmos genéticos, son probablemente el tipo más conocido de algoritmos evolutivos. La computación evolutiva se fundamenta en la tesis de la selección natural como uno de los mecanismos impulsores de la evolución de las especies. Los algoritmos genéticos buscan dentro de un espacio de hipótesis candidatas la mejor, la que optimice las características del sistema en que fueron formuladas.

Con los algoritmos genéticos se busca evolucionar una población de individuos para intercambiar su material genético y eventualmente llegar a una población de individuos con una alta aptitud. Algunas de las ideas fundamentales de genética son usadas artificialmente para construir algoritmos de búsqueda que son robustos y requieren el mínimo de información del problema a resolver. Su principio de operación es muy diferente de las técnicas clásicas de optimización, una diferencia fundamental es que trabajan con una población de soluciones en lugar de una única solución. Debido a que se evalúan un número de individuos en cada paso de la evolución, en cada generación se obtiene el óptimo global.

Para los algoritmos genéticos no se requiere de ninguna información auxiliar excepto evaluar la función objetivo. Su estructura difiere de la mayoría de los métodos tradicionales de optimización principalmente en 4 aspectos:

- Utiliza una codificación de las variables de decisión, no solamente las variables por ellas mismas.

- Busca la solución con un conjunto de variables de decisión y no solamente con una de ellas.

- Utiliza el objetivo de una función por sí misma, no deriva información.

- Utiliza probabilidad, no determinismos.

Codificar y decodificar los conjuntos de caracteres generados son relativamente sencillos. Donde cada bomba puede ser representada por un bit, a la hora del encendido durante la operación para el horizonte del tiempo. Dada una población de individuos, donde cada uno es identificado por sus caracteres, se seleccionan dos de ellos como padres para producir descendencia.

Esta selección puede ser guiada por una regla de probabilidad basada en la función que más se ajusta al valor que tiene el individuo, aunque en realidad existen varios métodos para hacer esta selección. Dado que los individuos más aptos tienen más probabilidad de producir descendencia, la nueva población tendrá en promedio más individuos aptos.

La operación básica para lograr esto es una cruza punto a punto, donde dos conjuntos crean dos descendencias intercambiando solamente algunas partes del conjunto, las cuales han sido cortadas aleatoriamente.

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