Algoritmo GENETICO

Mayor probabilidad de obtener el óptimo Algoritmo GENETICO Descripción Algoritmo inspirado en evolución biológica. Con métodos de búsqueda dirigida basada en probabilidades. Mayor # Iteraciones -Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en la evollución … mutacion.. Recombinacion genetica , así como también a una selección de acuerdo con algún criterio… Sobreviven los mas aptos y se rechazan los débiles y aberraciones. Los metodos de busqueda se basan en esquemas probabilisticos. Cabe resaltar que por ser un algoritmo iterativo, a mayor numero de iteraciones --- mayor probabilidad de obtener el optimo. Mayor probabilidad de obtener el óptimo

Algoritmo GENETICO Ventajas y Desventajas Operan de forma simultánea con varias soluciones Usan operadores probabilísticos Pueden tardar mucho en converger, o no converger en absoluto Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas. Varias soluciones- Al manejar una poblacion inicial de posibles soluciones y analizarlas. Los operadores probabilisticos serviran para la seleccion y evaluacion…

Algoritmo GENETICO Aleatoriamente GRASP Los “cromosomas” mas aptos Creacion de poblacion inicial – Se genera una poblacion inicial de posibles soluciones (COMO?) puede ser aleatoriamente o mediante un algoritmo GRASP. Luego la Representacion de esas posibles soluciones (CROMOSOMAS) …. Generalmente se representan en binario (se denomina cromosomas fenotipo) A partir de esa poblacion de cromosomas se escogen los MAS APTOS y a estos mediante esquemas de cruzamiento (cruce de cadenas de la representacion binaria entre 2 cromosomas) o mutacion (cambios en la representacion del cromosoma) se obtiene una nueva poblacion. Este nuevo grupo es sometido a evaluacion para descartar algunas aberraciones (malas configuraciones del cromosoma, clones, etc) y posteriormente la selección de los que conformaran la nueva poblacion inicial. Cruzamiento entre pares de cromosomas Modificación del cromosoma. Descartar y seleccionar

Algoritmo GENETICO Adaptado al caso TELERURAL Generación y Representación Evaluar Factor Fitness Aplicado al caso TELERURAL, donde el objetivo es optimizar la red de cableado. El primer paso del algoritmo es generar las soluciones iniciales (CROMOSOMAS base) La representacion de los cromosomas aplicados a las redes seria el primer gran detalle a solucionar. La seleccion del conjunto de redes mas aptas (como parte de seleccion de mejores cromosomas) puede realizarse tomando en cuenta la distancia total de cableado y de factores como la carga de las antenas prara una red determinada por ejemplo. EN cuanto al crossover, se puede tomar 2 redes base previas y cambiar una serie de conexiones entre distintos nodos cliente. Mutacion seria redefinir partiendo del cromosoma red base una nueva conexion distinta al anterior. EL descarte y seleccion seria para indentificar aquellas redes que no son apropiadas . Aberraciones (doble conexion antena nodo) por ejemplo. Cambios a las redes Descarte y selección