"La evolución de soluciones a través de la simulación"
Kevin Méndez
Los algoritmos genéticos son una rama de la computación evolutiva, que a su vez es una rama de la inteligencia artificial. Los algoritmos genéticos utilizan técnicas inspiradas en la evolución biológica para buscar soluciones óptimas a problemas complejos.
La combinación de la inteligencia artificial y los algoritmos genéticos ha llevado al desarrollo de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y, en general, a la mejora de la capacidad de resolución de problemas en diversos campos
"La evolución artificial: un camino hacia la inteligencia".
Revista digital Republica Bolivariana de Venezuela
Universidad Bicentenaria de Aragua
Escuela de Sistemas
“Paradigmas de algoritmos genéticos”
Editor , redacción y diseño: Kevin Mendez
C.I: 27567099
Asignatura : Algoritmos Genéticos
Docente: Yusbelis Pérez
Junio-2023
El paradigma de algoritmo genético es un conjunto de técnicas de optimización que se basa en los principios de la evolución natural. Este paradigma se sustenta en tres pilares principales:
programación evolutiva
estrategias evolutivas
algoritmos genéticos.
Los algoritmos genéticos son métodos de búsqueda heuristicos que se basan en la simulación del proceso de evolución natural, y cuyo objetivo es encontrar soluciones a problemas que, por su complejidad, resultan difícil o imposible de abordar con métodos exactos. Utilizan la selección natural, el cruce y la mutación para explorar el espacio de soluciones y evolucionar hacia soluciones óptimas. Estos algoritmos son muy útiles en campos como la inteligencia artificial, las ciencias de la computación, la ingeniería y otras disciplinas que requieren la optimización de soluciones complejas.
Esta es una técnica utilizada en la etapa de selección de los cromosomas más aptos, que conforman una posible solución al problema objetivo. En el enfoque de algoritmos genéticos, esta selección se realiza de manera aleatoria con un sesgo hacia los individuos con mayor adaptación o fitness, permitiendo que la evolución genere nuevos individuos y soluciones que se acerquen cada vez más a la solución óptima del problema planteado. Los métodos de selección pueden variar dependiendo de la implementación del algoritmo y los requerimientos específicos del problema a resolver. Algunas técnicas comunes son la selección por ruleta, torneo y por elitismo.
Es una técnica utilizada en la etapa de selección y reproducción donde se combinan elementos de cromosomas de individuos (agentes) seleccionados aleatoriamente, para generar nuevos individuos con características heredadas y posiblemente nuevas.
Esta técnica se basa en la reproducción sexual que se presenta en la evolución natural, donde se combinan aleatoriamente los cromosomas de los padres para formar un nuevo individuo con características nuevas y posiblemente mejoradas. El cruce es una de las técnicas de operador genético que utilizan los algoritmos genéticos para explorar y evolucionar soluciones hacia una óptima en problemas de optimización.
En el paradigma de algoritmo genético, las mutaciones son un elemento fundamental en la evolución de las soluciones. Durante la reproducción o cruce de los individuos, se introducen pequeñas variaciones aleatorias en los cromosomas de los descendientes, lo que se conoce como mutaciones.
Estas mutaciones pueden ser beneficiosas o perjudiciales para la adaptación de los individuos, y su frecuencia varía en función de diversos factores, como la tasa de mutación fijada en el algoritmo genético. Quiere decir , las mutaciones permiten la exploración del espacio de soluciones y pueden generar variaciones útiles para la evolución de las soluciones en el paradigma de algoritmo genético.
La Sustitución Parcial y Sin Duplicados es una técnica que se utiliza para seleccionar individuos en la etapa de reproducción de un algoritmo genético, de tal forma que se garantice la variación genética y la exploración eficiente del espacio de soluciones. Se trata de una técnica importante que permite optimizar el proceso de selección y reproducción de los individuos, lo que en última instancia, lleva a soluciones más eficientes y óptimas.
Este método hace referencia a la sustitución de una porción de los cromosomas de los individuos seleccionados, de manera aleatoria, con una porción de los cromosomas de los otros individuos que se encuentran disponibles para cruzarse. Lo que se busca con esta técnica es evitar que se repitan segmentos o genes dentro de los cromosomas de los nuevos individuos, lo cual podría disminuir la diversidad y limitar la exploración del espacio de soluciones.
Los algoritmos genéticos son una rama de la computación evolutiva y de la inteligencia artificial que utilizan técnicas inspiradas en la evolución biológica para buscar soluciones óptimas a problemas complejos. La combinación de la inteligencia artificial y los algoritmos genéticos ha llevado al desarrollo de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y, en general, a la mejora de la capacidad de resolución de problemas en diversos campos. La importancia de esta combinación hoy en día radica en la capacidad de las máquinas para resolver problemas cada vez más complejos y en la creciente necesidad de automatización en una amplia variedad de sectores y actividades humanas.
