Sistemas Inteligentes Algoritmos Geneticos

Presentación del tema: "Sistemas Inteligentes Algoritmos Geneticos"— Transcripción de la presentación:

1 Sistemas Inteligentes Algoritmos Geneticos
[Unmsm - Fisi] domingo, 09 de abril de 2017domingo, 09 de abril de 2017

2 Temario Introducción a los algoritmos geneticos.
Representación cromosómica Evaluación y selección de los individuos. Operadores genéticos.

3 Introducción a los algoritmos geneticos.
L0s Algoritmos Geneticos son metodos de Busqueda dirigida basada en Probabilidades. Bajo la condicion de que (que el algoritmo mantenga su elite, es decir, guarde siempre al mejor elemento de la población sin hacerle ningún cambio) se demuestra que el algoritmo converge en probabilidad al mas optimo. En otras palabras, al aumentar el número de repeticiones, la probabilidad de tener el mejor de la población tiende a 1 (uno).

4 Representación cromosómica
Un algoritmo genético puede presentar diversas variaciones, dependiendo de cómo se aplican los operadores genéticos (cruzamiento, mutación), cómo se realiza la selección y cómo se decide si debe haber reemplazo en los individuos para formar una mejor población.

5 Representación cromosómica
Inicialización: Es aleatoria la población inicial, que está conformada por un conjunto de cromosomas los cuales representan las posibles soluciones del problema. En caso de no ser elegida aleatoriamente, es importante garantizar que en la población inicial, se tenga la diversidad estructural de estas soluciones para tener una representación de la mayor parte de la población posible para no tener convergencias prematuras. Evaluación: se les evaluara con la ecuacion de aptitud para ver si cada uno de los cromosomas es apto. Condición de término El algoritmo genetico se deberá detener cuando se alcance la mejor solucion, pero ésta generalmente se desconoce, por lo que no es el unico criterio de detencion.

6 Evaluación y selección de los individuos.
Normalmente se usan dos criterios: correr el AG un número máximo de iteraciones (generaciones) o detenerlo cuando no haya cambios en la población. Mientras no se cumpla la condición de término se hace lo siguiente: Selección se procede a elegir los cromosomas los cuales seran cruzados en la siguiente generación. Los cromosomas con mejor aptitud tienen mayor probabilidad de ser seleccionados. Recombinación La recombinación es el principal operador genético, representa la reproducción como en los seres humanos el sexo, opera sobre dos cromosomas a la vez para generar dos descendientes donde se combinan las características de ambos cromosomas padres. Mutación modifica al azar parte del cromosoma de los individuos, y permite alcanzar zonas del espacio de búsqueda que no estaban cubiertas por los individuos de la población actual. Reemplazo una vez aplicados los operadores genéticos, se seleccionan los mejores individuos para conformar la población de la generación siguiente

7 Operadores genéticos. Son funciones empleadas en los algoritmos geneticos para mantener la diversidad genética de la población.

8 Operadores genéticos. La variación genética es necesaria para el proceso de evolución. Los operadores genéticos que se utilizan en los algoritmos genéticos son análogos a los que ocurren en el mundo natural: la selección equivalente a la supervivencia del más apto en el mundo natural; el sobre cruzamiento, también al cual se le denomina «recombinación», equivale a la reproducción sexual y la mutación equivale a la mutación biológica.

9 GRACIAS