Algoritmos Geneticos con Redes Neuronales

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Conclusiones: En este trabajo se ha demostrado que se pueden aplicar los algoritmos OCH al ajuste de los parámetros de un modelo borroso mediante la discretización.
Transcripción de la presentación:

Algoritmos Geneticos con Redes Neuronales Autores: Cristian Prieto Tomás Mehdi Daniel Goldberg

Introducción En los años 1970, de la mano de John Henry Hollan, surgió una de las lineas mas prometedoras de la inteligencia artificial, la de los algoritmos geneticos. Son llamados asi por que se inspiran en la evolucion biologica y su base genetico-molecular. Estos algoritmos hacen evollucionar una poblacion de individuos sometiendola a acciones aleatorias semejantes a las que actuan en la evolucion biologica. Un algoritmo genetico es un metodo de busqueda dirigida basada en probabilidad. Bajo una condicion muy debil(que el algoritmo mantenga elitismo) se puede demostrar que el algoritmo converge en probabilidad al optimo. En otra palabra al aumentar el numero de iteraciones la probabilidad de tener el optimo en la poblacion tiende a 1.

Consideraciones Si la funcion a optimizar tiene muchos maximos/minimos locales se requeriran mas generaciones para “asegurar” el maximo/minimo global Si la funcion a optimizar contiene varios puntos muy cercanos en valor al optimo, solamente podemos “asegurar” que encontraremos uno de ellos y no es necesariamente el optimo

Algunas aplicaciones Teoria de juegos Logica difusa Procesamiento de lenguajes naturales Dilema del prisionero Ingenieria del Software Problema del viajante Busqueda de errores en programas Calibracion y deteccion de daños en estructuras civiles