Algoritmos Genéticos

ALGORITMOS GENÉTICOS ADRIÁN CONTRERAS

ALGORITMOS GENÉTICOS Son técnicas utilizadas en computación que se inspiran en el proceso de evolución biológica para resolver problemas complejos. Estos algoritmos se basan en principios de selección natural, reproducción y mutación, y se utilizan ampliamente

en

diversas

áreas,

como

bioinformática,

optimización, inteligencia artificial e ingeniería.

Los algoritmos genéticos son una técnica de búsqueda y optimización que imita el proceso de selección natural y evolución

para

encontrar

soluciones

a

problemas

de

optimización y búsqueda. Estos algoritmos son una herramienta inteligente que busca a través de muchas soluciones posibles y pertenecen a una clase más amplia de algoritmos evolutivos .

El funcionamiento de los algoritmos genéticos se basa en mantener una población de cromosomas, que son conjuntos de soluciones posibles para el problema. A lo largo de varias generaciones,

estos

cromosomas

evolucionan

mediante

procesos como la selección, el entrecruzamiento cromosómico y la mutación, imitando los procesos evolutivos naturales .

Importancia de los algoritmos genéticos en el ámbito de la inteligencia artificial Los

algoritmos

genéticos

tienen

una

amplia

gama

de

aplicaciones en la inteligencia artificial. Algunos ejemplos de problemas que pueden ser resueltos mediante el uso de algoritmos genéticos incluyen la optimización de rutas, la planificación de redes de energía, la detección de fraudes y el diseño de circuitos electrónicos . Estos algoritmos son especialmente útiles en situaciones en las que se requiere encontrar soluciones óptimas a problemas complejos y no se dispone de grandes cantidades de datos para su desarrollo.

COMPUTACIÓN EVOLUTIVA La computación evolutiva es una rama de la inteligencia artificial que se basa en los principios de la evolución biológica para resolver problemas de optimización y búsqueda. Se inspira en los mecanismos de la selección natural y utiliza técnicas como los algoritmos genéticos, las estrategias evolutivas y la programación genética.

Los algoritmos genéticos son una de las técnicas más conocidas

dentro

de

la

computación

evolutiva.

Estos

algoritmos imitan el proceso de selección natural y evolución biológica, utilizando conceptos como la herencia, la mutación, el cruzamiento y la selección para encontrar soluciones óptimas a problemas complejos. Los algoritmos genéticos son especialmente útiles en situaciones en las que se requiere encontrar soluciones óptimas y no se dispone de grandes cantidades de datos para su desarrollo.

MODELOS DE COMPUTACIÓN BIOINSPIRADOS ●

Inteligencia De Enjambre Este modelo se basa en el comportamiento colectivo de individuos simples que interactúan entre sí para lograr objetivos comunes. Se inspira en el comportamiento de las colonias de hormigas, enjambres de aves y cardúmenes de peces.

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Algoritmos inmunológicos

Este modelo se basa en el comportamiento colectivo de individuos simples que interactúan entre sí para lograr objetivos comunes. Se inspira en el comportamiento de las colonias de hormigas, enjambres de aves y cardúmenes de peces.

MODELOS DE COMPUTACIÓN BIOINSPIRADOS ●

Redes neuronales artificiales Estos modelos se inspiran en las redes neuronales del cerebro humano para resolver problemas de aprendizaje automático

y

reconocimiento

de

patrones.

Utilizan

conexiones ponderadas entre nodos artificiales para procesar información y realizar tareas específicas.

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Algoritmos genéticos

Estos algoritmos imitan el proceso de selección natural y evolución biológica para resolver problemas de optimización y búsqueda. Utilizan conceptos como la herencia, la mutación, el cruzamiento y la selección para encontrar soluciones óptimas a problemas complejos.