Algoritmos Genéticos Carlos Andrés Bravo A.. Algoritmos Genéticos SISTEMAS INTELIGENTES Algoritmo una serie de pasos organizados que describe el proceso.

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1 Algoritmos Genéticos Carlos Andrés Bravo A.

2 Algoritmos Genéticos SISTEMAS INTELIGENTES Algoritmo una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir para dar solución a un problema específico genético John Henry HollandJohn Henry Holland se inspiran en la evolución biológica base genético-molecular. evolución biológicaevolución biológica mutaciones y recombinaciones genéticasmutacionesrecombinaciones genéticas

3 mutaciones y recombinaciones genéticasmutacionesrecombinaciones genéticas Algoritmos Genéticos hay una selección de acuerdo con algún criterioselección para individuos más adaptados, que sobreviven

4 Algoritmos Genéticos

5 Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en evolución biológicaaleatorias y cuáles los menos aptos, que son descartados Algoritmos Genéticos

6 Los algoritmos genéticos funcionan dentro de un conjunto de soluciones de un problema que lo llamaremos fenotipo. Donde funcionan ? Funciona dentro de un conjunto de individuos de una poblaci ó n natural Se debe codificar la informaci ó n de cada soluci ó n en una cadena, una cadena binaria, a la que llamaremos los cromosomas.

7 Los cromosomas evolucionan a trav é s de iteraciones, a través de sucesos aleatorios llamadas generaciones. Y en cada generaci ó n, los cromosomas son evaluados por diferentes aptitudes. Y entran los operadores gen é ticos de selecci ó n, cruzamiento, mutaci ó n y reemplazo. operadores gen é ticos selecci ó n cruzamiento mutaci ó n reemplazo Y los s í mbolos que forman la cadena son llamados los genes. Cuando la representaci ó n de los cromosomas se hace con cadenas de d í gitos binarios se le conoce como genotipo. Algoritmos Genéticos

8 Los algoritmos genéticos tienen mucha eficacia para calcular funciones de derivación muy complejas, Pero hay que tener en cuenta: Si la función a optimizar tiene muchos m á ximos/m í nimos locales se requerirán más iteraciones del algoritmo para "asegurar" el m á ximo/m í nimo global. Si la funci ó n a optimizar contiene varios puntos muy cercanos en valor al ó ptimo, solamente podemos "asegurar" que encontraremos uno de ellos (no necesariamente el ó ptimo). Algoritmos Genéticos

9 Pueden tardar mucho en converger, o no converger en absoluto, dependiendo en cierta medida de los parámetros que se utilicen tamaño de la población, número de generaciones, etc. Pueden converger prematuramente debido a una serie de problemas de diversa índole. Algoritmos Genéticos Y como en todo existente las Ventajas y las Desventajas

10 ventaja de los algoritmos genéticos radica en que Se requiere poca información sobre el espacio de búsqueda ya que se trabaja sobre un conjunto de soluciones. Algoritmos Genéticos Se consigue un equilibrio entre la eficacia y la eficiencia. No necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver. Operan de forma simultánea con varias soluciones.

11 Algoritmos Genéticos Y en mi punto de vista personal puedo concluir, que La programación con algoritmos genéticos es un nuevo enfoque que nos permite abarcar muchas áreas, en las cuales no sepamos como resolver un problema

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14 DIRECCIONES DE CONSULTA: http://geneura.ugr.es/~jmerelo/ie/ags.htm http://www.geocities.com/waguilar_2000/ALGORITMOS_GENETICOS http://kal-el.ugr.es/mastermind http://www.cinefantastico.com/nexus7/ia/ageneticos.htm http://www.fortunecitycom/underworld/fifa/613/xxx.html http://www.geocities.com/krousky/Espanol/AlgEv001.htm http://orchid.lsi.upc.es/~iea/transpas/9_geneticos/sld001.htm http://kal-el.ugr.es/~jmerelo

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