Ing. Uziel Quiroz Castañeda Blanca Esthela Carranza Ortega 8º Semestre Junio/2013.

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1 Ing. Uziel Quiroz Castañeda Blanca Esthela Carranza Ortega 8º Semestre Junio/2013

2 ¿Qué son? Los algoritmos genéticos (AGs) son métodos que pueden adaptarse a la búsqueda y optimización para resolver problemas, basados en el orden genético de organismos vivos. Son llamados así porque se inspiran en la evolución biológica y su base genético molecular.

3 Antecedentes  John Henry Holland Conocido desde 1975 como el padre del algoritmo genérico, fue pionero de los sistemas complejos y ciencia no lineal. Siendo profesor de filosofía, de ingeniería eléctrica y de ciencias de la computación en la universidad de Míchigan.  David Goldberg En la década de 1980 formalizo y sistematizo el método de Jonh con las características de representación de soluciones (generalmente binaria) y operadores evolutivos, tales como: -Cruzamiento (operador de explotación - principal). -Mutación (operador de exploración - secundario). -Selección basada en función de fitness (adecuación a la resolución del problema).

4 Componentes básicos REPRESENTACION. PROCEDIMIENTO. EVALUACION. CONFIGURACION PARAMETRICA.

5 VENTAJASDESVENTAJAS Operan de forma simultánea con varias soluciones, en vez de trabajar de forma secuencial como las técnicas tradicionales. Definir una representación del problema. El lenguaje utilizado para especificar soluciones candidatas debe ser robusto, debe ser capaz de tolerar cambios aleatorios que no produzcan constantemente errores fatales o resultados sin sentido. Habilidad para manipular muchos parámetros simultáneamente. Pueden tardar mucho en concebir, o no concebir. No necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver. Por lo mismo que no se puede abandonar el trabajo y empezar uno nuevo su procedimiento es tardado.

6 Los pasos básicos de un algoritmo genético son: Evaluar la puntuación de cada uno de los cromosomas generados. Permitir la reproducción de los cromosomas siendo los más aptos los que tengan más probabilidad de reproducirse. Con cierta probabilidad de mutación, mutar un gen del nuevo individuo generado. Organizar la nueva población. Estos pasos se repetirán hasta que se de una condición de terminación.

7 Pasos para realizar un algoritmo genético Inicialización Evaluación Condición de término Selección Cruzamiento Mutación Reemplazo

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9 FIN PONGAME 10