cencia/mmcc/docs/temageneticos.p df /algoritmo-genetico

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
ALGORITMOS GENETICOS EVOLUCIÓN DE UNA POBLACIÓN DE
Advertisements

Algoritmo GENETICO.
“Impulsando la Sociedad
COMPONENTIZACIÓN DE ALGORITMOS GENETICOS Y SU IMPLEMENTACIÓN EN UNA PLATAFORMA ABIERTA PARA APRENDIZAJE COMPUTACIONAL.
Ramón Garduño Juárez Diseño de Fármacos
Jorge Salas Chacón A03804 Rubén Jiménez Goñi A93212
Definición Los Algoritmos Genéticos son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. los Algoritmos Genéticos.
“En lugar de envidiar la naturaleza debemos emularla” Holland
Sistemas Inteligentes Algoritmos Evolutivos
Sistemas Inteligentes Algoritmos Geneticos
Optimización matemática Algoritmos Genéticos – Parte 2 Por: Antonio H
Algoritmos Genéticos (AG) Integrantes: Rubén Levineri Miguel Rozas Juan Yañez Faltan autores y bibliografía.
ALGORITMO GENÉTICO John Henry Holland (n. 02 de febrero 1929, Fort Wayne, Indiana, EE.UU.) ostenta los títulos de Profesor de Psicología y Profesor de.
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo Facultad de Ingeniería Eléctrica División de Estudios de Posgrado Algoritmos Genéticos.
Algoritmos genéticos Introducción Esquema básico Codificación
Una introducción a la computación evolutiva
Aplicación educativa sobre Algoritmos Evolutivos en imágenes digitales
Mary C. Jarur M. ww.udec.cl/~mjarur
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TIJUANA Maestría en Ciencias en Ciencias De La Computación Tema: Operadores genéticos Alumnas: Leticia Mendoza Reyes. Rosalinda.
SOLUCION DE PROBLEMAS MEDIANTE BUSQUEDA
ALGORITMOS GENETICOS.
Ing. Uziel Quiroz Castañeda Blanca Esthela Carranza Ortega 8º Semestre Junio/2013.
METABOLISMO Y AUTOPERPETUACIÓN III. 14 Las leyes de la herencia Biología 2º Bachillerato 1. Conceptos básicos de herencia biológica 2. Las leyes de Mendel.
Algoritmo Genético para la solución del problema SAT René Clemente Juárez Angel Felipe Lara Valladares Junio 2012.
Las Tecnologías de la Información y la Comunicación, conocida como TIC, ayudan a los estudiantes a adquirir las capacidades necesarias para ser competentes,
1 Primer Semana del Posgrado del ITLP Efectos de los Parámetros Migratorios en Algoritmos Genéticos Distribuidos Marco Antonio Castro Liera
ESTRUCTURA DEL GEN HUMANO …. CROMOSOMAS TRATAMIENTO DALTONISMO.
8-Puzle consiste en un tablero cuadrado (3x3) en el que hay situados 8 bloques cuadrados numerados (con lo cual se deja un hueco del tamaño de un bloque).
ADAPTACIONES DE LOS SERES VIVOS AL MEDIO.
Genética Mendeliana PPTCANCBBLA04015V3.
Las bases de la genética
Mejor adaptación Mayor supervivencia Mayor descendencia
¿Cómo puede pasar esto?.
Un Enfoque de Clustering basado en PSO Asistido
GENETICA (Genética y Herencia) Biol. Natalia Ocampo Fernández
SISTEMAS DE ECUACIONES
Mejor adaptación Mayor supervivencia Mayor descendencia
INFORMÁTICA II (METODOLOGÍA PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS)
Mutaciones.
REPRODUCCIÓN SEXUAL Y ASEXUAL
UNIDAD 2: REPRODUCCIÓN Y HERENCIA
Neurociencia Cognitiva
GENETICA MENDELIANA.
Algoritmos Genéticos Inteligencia Artificial Universidad del Magdalena Ing. De Sistemas.
La selección natural La selección natural es la base de todo el cambio evolutivo. Es el proceso a través del cuál, los organismos mejor adaptados desplazan.
Métodos de Detección de Errores (VRC, LRC, CRC)
Principios y conceptos de genética
Leyes de Mendel Docente: Mg. Wilder Reyes Alfaro.
Genética Mendeliana Repaso.
Ácidos Nucleicos.. Son las moléculas portadoras del mensaje genético de todos los organismos. Se trata de moléculas complejas formadas por la unión de.
Algoritmos evolutivos. Este término es empleado para describir sistemas de resolución de problemas de optimización o búsqueda basados en el ordenador.
REPRODUCCIÓN CELULAR. ¿Qué es? 2 Es el proceso por el cual a partir de una célula inicial o célula madre se originan nuevas células llamadas células hijas.
Agentes que planifican. 1. Introduccion En la actualidad todas la mayoría de actividades en un empresa o compañía, como en el hogar o el medio ambiente.
CURSO PROGRAMACIÓN BÁSICA SEMANA 3 ¿Qué es un programa?
Teoría de la evolución propuesta por Darwin
INFORMÁTICA II (PSEUDOCODIGO Y METODOLOGÍA PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS) Ing. José David Ortiz Salas.
MECANISMO DE LA HERENCIA: LAS LEYES DE MENDEL
Expositores: María Gracia León Nelson Arol Ruiz
EVOLUCIÓN.
CAMPUS DURANGO. ASIGNATURA BIOLOGÌA. TEMA: LEY DE HARDY – WEINBERG.
3. Técnicas para la busqueda y selección de alternativas
LA REPRODUCCIÓN CELULAR. 2 La reproducción 2 Biología y Geología 1º BACHILLERATO El ciclo celular G2G2 S (fase de síntesis) G1G1 Interfase 10 horas 4.
AAAa aa 1/2 A1/2 a 1/2 A 1/2 a Razón fenotípica 3/4 A- 1/4 aa Razón genotípica 1/4 AA 1/2 Aa 1/4 aa Principios mendelianos y extensiones.
Origen de la vida y características de la Madre Tierra y el Cosmos TEMA N° 1.
aplicados a la Recuperación de Información
Sistemas de Apareamiento.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1 UNIVERSIDAD PERUANA LOS ANDES FACULTAD DE INGENIERÍA CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA DE SISTEMAS Y COMPUTACION Mg. Freddy Toribio.
UNIDAD 3 La transmisión de los caracteres Biología y Geología 4.º ESO TIPOS DE MUTACIONES SEGÚN SU TAMAÑO.
DERIVA GENETICA PROFESORES EDGAR IVAN ESTRADA S DIOSDADO BAENA G.
 Es la totalidad de la informacion genetica en un organismo este contiene dos omas cromosomas.  1:LAS CELULAS DIPLOIDES:poseen dos cromosomas omologos.
Transcripción de la presentación:

cencia/mmcc/docs/temageneticos.p df /algoritmo-genetico

Los Algoritmos Genéticos (AGs) son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. los Algoritmos Genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real

Como los algoritmos genéticos se encuentra basados en los procesos de evolución de los seres vivos. Operadores genéticos: son los diferentes métodos u operaciones que se puedan ejercer sobre una población y que nos permite obtener poblaciones nuevas. Población: a un conjunto de individuos (cromosomas) se le denomina población. El método de AGS consiste en ir obteniendo de forma sucesiva distintas poblaciones. Individuo: Es un cromosoma y es el código de información sobre el cual opera el algoritmo.

Codificación: los elementos característicos del problema se pueden representar de tal forma que resulte sencilla su implementación y compresión. Población inicial: para construir la población inicial, que será la población base de las sucesivas generaciones, existen varios métodos. Función fitness: asigna a cada cromosoma un numero real, que refleja el nivel de adaptación al problema del individuo representado por el cromosoma.

Selección: es el proceso por el cual se eligen una o varias parejas de individuos de la población inicial para que desempeñen el papel de progenitores, cruzándose posteriormente y obteniendo descendencia o permaneciendo en la siguiente generación. Cruzamiento: El operador cruce permite el intercambio de información entre individuos de una población recombinado los cromosomas, dando lugar a nuevos individuos. Mutación: El operador mutación se aplica tras el cruce con el objetivo de incrementar la diversidad poblacional.

Mutación de BIT Mutación de GEN MUTACIÓN DE INTERCAMBIO MUTACIÓN MULTIGEN MUTACIÓN MULTIBIT