Ejemplos de casos reales donde se aplicó los algoritmos genéticos

República Bolivariana de Venezuela

Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria

Universidad Bicentenaria de Aragua

Núcleo: San Antonio de los Altos

Materia: Algoritmos Genéticos

Ejemplos de casos reales donde se aplicó los algoritmos genéticos

Estudiante:

Roger Hernández

C.I:26.498.790

Introducción

     En este trabajo se verán las diversas aplicaciones que puede tener un algoritmo genético en diferentes ámbitos como lo pueden ser en: ingeniería de producción e ingeniería industrial, en ingeniería ambiental, ingeniería de sistemas y software e en la ingeniería de control, en cada uno de los de estos ámbitos se evaluara de una manera diferente como se aplicó un algoritmo genético en cada uno de estos, para la ingeniería de producción e industrial, se trabajó con una herramienta llamada job-shop la cual es un proceso en la que sus productos tienen una relación de procesos y secuencias particulares, en esta herramienta se aplicó los algoritmos genéticos para demostrar que esta puede dar una solución más óptima, en el segundo ejemplo se da un ejemplo con respecto a la ingeniería ambiental en donde se hace un estudio al rio Columbia, debido a la gran cantidad de sensores que tenían los investigadores para estudiar al rio Columbia, aquí se usó los algoritmos genéticos para reducir la cantidad de sensores sin afectar el error mínimo en los datos del modelo, en el siguiente ejemplo se trabajó con la ingeniería de software e ingeniería de sistemas, en donde los algoritmos genéticos formaron parte para dar a conocer el verdadero potencial de un sistema distribuido, la cual permite demostrar que el algoritmo genético tiene la capacidad de generar calendarios eficientes, adaptables a la variedad de recursos y el último ejemplo fue en la ingeniería de control en donde se encuentra el problema de la sintonización de los valores de comando, los algoritmos genéticos cumplieron la función de sintonizadores los cuales garantizan la robustez del sistema de control y un mejor desempeño

     Los algoritmos genéticos son una técnica de búsqueda inspirados en los procesos de búsqueda natural y evolución genética, esta tiene la función de solucionar problemas de optimización, en los cuales ha demostrado ser bastante eficiente, sin embargo no todos los problemas pueden ser resueltos con esta técnica, por eso se tiene que tomar en cuenta los siguientes aspectos: su espacio de búsqueda debe estar delimitado dentro de un rango, debe poderse definir una función de aptitud que nos permita saber si es una buena o mala solución, y finalmente las soluciones deben codificarse de una forma que resulte fácil para elaborarlo en una computadora, teniendo en cuenta todos estos aspectos a continuación se darán a conocer 4 ejemplos donde se aplicaron los algoritmos genéticos y la respuesta de que dio esta técnica fue satisfactoria.

     Un ejemplo de la aplicación de los algoritmos genéticos fue en la ingeniería de producción el cual fue encontrar una solución que programe una línea de producción con los recursos disponibles. Los algoritmos genéticos se aplicaron en el Job-Shop, el cual es un tipo de proceso de fabricación que se caracteriza básicamente en que sus tareas no pasan todos los procesos en un mismo orden, es decir que sus productos tienen una relación de procesos y secuencias particulares. Su implementación genera un programa de trabajo, que minimiza el tiempo de producción, teniendo en cuenta situaciones operativas y restricciones del proceso. En este mismo Job-Shop Goncalves implemento los algoritmos genéticos en la solución de problemas de este, en su trabajo crea cromosomas basados en random keys, esta es una metodología que explica que todo habitante es una solución posible y aceptable y para determinar su efectividad, este implemento 43 ejemplos y se comparó la solución generada luego de una evolución de 400 generaciones, con 12 soluciones hechas previamente; se pudo comprobar que el algoritmo genético, pudo encontrar una solución óptima para todas las instancias con una desviación de 0,39% del mejor ejemplo.

[pic 1]

     Para los estudios medioambientales, las aplicaciones de los algoritmos genéticos se encuentran en estudios del análisis predictivo de comportamientos y modelación de sistemas de dispersión en gases y sistemas vivos, y la determinación de parámetros de ecuaciones de modelamiento ambiental. Esto quiere decir que los algoritmos genéticos es una herramienta útil para los estudios comparativos y de análisis de tendencias. Su ejemplo donde se aplica el algoritmo genético fue en el Observador ambiental y del Clima del Sistema del río Columbia, esta tiene la función de caracterizar y predecir circulaciones complejas y procesos de mezcla, como esta tiene una gran cantidad de sensores, los investigadores buscaron reducir la cantidad de estos, y aquí es donde se implementó los algoritmos genéticos, este evaluó el impacto del número de sensores localizando una configuración óptima con una mínima cantidad de elementos, conservando el error mínimo en los datos del modelo. La red de sensores se configuró como un individuo de n bits, donde n representa el número de sensores, de esta forma, se genera una población de individuos que representan una posible red de sensores del CORIE. El algoritmo genético evalúa el error generado por los sensores de acuerdo con su respectiva toma de datos, este demostró que fue posible reducir en un 26,5% el número de sensores existentes, lo que le permitió a CORIE un ahorro de 40 mil dólares en la inversión inicial y 10 mil dólares en el mantenimiento anual, además por su aplicabilidad a otros estudios similares lo hacen una herramienta muy valiosa para la instalación de nuevos observatorios.

...