Sistemas Inteligentes Algoritmos Evolutivos

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

1 Sistemas Inteligentes Algoritmos Evolutivos
[Unmsm - Fisi] viernes, 07 de abril de 2017viernes, 07 de abril de 2017

2 Temario Introducción a las Metaheuristicas.
Evolución natural y artificial. Algoritmos evolutivos

3 Introducción a las Metaheuristicas.
La metaheurística son parte de los métodos heurísticos para dar solucion a un tipo de problema computacional general, utilizando los parámetros entregados por el usuario sobre unos procedimientos genéricos y abstractos de manera como se espera eficiente. Normalmente, estos procedimientos son heurísticos.

4 Vetajas de la Metaheuristicas.
Ventajas: Algoritmos de propósito general Fácilmente implementables Facil utilizacion en paralelo Desventajas: No son Exactos Son Probabilisticos Tienen poca base teorica.

5 Introducción a las Metaheuristicas.
Clasificación de las Metaheurísticas Existen distintas metaheurísticas en función de conceptos como: Uso de poblaciones de soluciones Uso de memoria Número de vecindarios considerados Fuente de inspiración

6 Evolución natural y artificial.
La práctica de la evolucion artificial es muy antigua, tanto en agricultura como en ganadería. Charles Darwin conoció esta práctica, y su tesis sobre la causa de la evolución biológica reposa, en gran medida, en el concepto de evolucion natural, idea que él extrapola de la evolucion artificial: la naturaleza efectuaría un proceso parecido al que realiza el hombre que elige los animales o plantas que desea transformar y, mediante la reproducción controlada, fomenta las caracteríticas que desea que se desarrollen más. L a mas grande de las diferencias se encuentra en que la evolucion natural no es planificada mientras que la artificial si.

7 Algoritmos Evolutivos
Un algoritmo Evolutivo es un Metodo para la Optimizacion y busqueda de mejores soluciones basado en el postulado de la evolucion biologica. En ellos se mantiene una cantidad de variables que representan posibles soluciones, las cuales se mezclan, y compiten entre sí, de tal manera que las más aptas son capaces de prevalecer a lo largo del tiempo, evolucionando hacia mejores soluciones cada vez.

8 Algoritmos Evolutivos
Estos algoritmos son parte de la inteligencia artificial asi como la computacion evolutiva. Son utilizados principalmente en problemas con espacios de búsqueda extensos y no lineales. Este metodo busca solucion donde otros metodos no han podido encontrarla.

9 Algoritmos Evolutivos
Según la teoría de la evolución las entidades que representan las soluciones al problema se denominan individuos y el conjunto de individuos viene a ser la poblacion. Los individuos son modificados por operadores genéticos, principalmente el sobrecruzamiento ,la cual es la mezcla de informacion entre dos o mas individuos dentro de una poblacion. selección: viene a ser la eleccion de individuos que sobreviviran y conformaran una siguiente generacion. Y asi la población va mejorando gradualmente.

10 GRACIAS