
ANÁLISIS
ARTÍCULO DE ALGORITMOS GENETICOS
El articulo habla
acerca de la posibilidad de realizar problemas genéticos y su aplicabilidad en
la resolución de problemas. Para garantizar una diversidad de soluciones la población debe ser grande y
generada de forma aleatoria.
También es muy
preciso al indicar los pasos para generar la diversidad de soluciones y los
pasos básicos de un algoritmo genético, entre los pasos más destacables se
encuentra:
-Evaluar la puntación
de cada uno de los cromosomas
-Con cierta
probabilidad de mutación, mutar un gen del nuevo individuo generado.
-Organizar la nueva
población.
Los pasos anteriores
se repetirán hasta que se dé una condición de terminación.
Parámetros Genéticos de los algoritmos
Dentro de los
parámetros genéticos de los algoritmos se encuentran:
El tamaño de la población, el
cual indica el número de cromosomas para una generación determinada. No
obstante si la medida es insuficiente se tendrá como resultado una búsqueda de
soluciones escasa. Aunque por otro lado si la población es excesiva el
resultado será contraproducente, pues dicho algoritmo será lento.
Probabilidad de Cruce, este
indica la frecuencia con la que se producen cruces entre los cromosomas padre.
Probabilidad
de Mutación. Como su nombre lo
indica, esta probabilidad va a dar cuenta de la frecuencia con la que los genes
de un cromosoma son mutados.
Por otro lado es
importante destacar que el algoritmo genético está implícito en el método para
resolver el problema.
Hay que tener en
cuenta que un algoritmo genético es independiente del problema, lo cual lo hace
un algoritmo robusto, al resultar útil en cualquier ámbito de acción, pero a la
vez débil, pues no está especializado en ninguno.
Codificación de las Variables
Esta parte trata más
sobre la forma en que se representa la información acerca de la solución que
representa en los cromosomas, para ello se cuenta con varios métodos que se adaptan
dependiendo el problema que se está tratando de solucionar, alguno de esos métodos
son:
Codificación
Binaria:
Es la
codificación más antigua y extensa que
existe, dado que en los primeros algoritmos genéticos este método fue el usado.
Este método realiza la representación de cada cromosoma en una cadena de bits
de 0 o 1.
Codificación
Numérica
En
este tipo de codificación, en la representación se utiliza cadenas de números,
que representan un número dentro de una secuencia.
Codificación
por Valor Directo
Esta
codificación es la usada en la resolución de problemas en los que se requiera
el uso de valores cifrados complicado como lo podría ser en el uso de números reales.
SELECCIÓN
Esta
parte del proceso se trata de escoger los individuos más capacitados para que
sean los que lleven acabo la reproducción con mayores probabilidades, esto está
fundamentado a partir de la teoría de Darwin. Para este fin se puede usar
diferentes formas de selección, entre ellas encontramos.
Selección
por Rueda de Ruleta
Para
este tipo de selección se crea una ruleta, donde estarán representados cada uno
de los cromosomas, en donde su probabilidad de selección será determinada por
un porcentaje determinado según sus capacidades, entre mayor sea su capacidad
mayor será su porcentaje y probabilidad de ser seleccionado.
Selección
Elitista
En este
tipo de selección, se copia el mejor cromosoma se una generación anterior en la
nueva generación, evitando que estos cromosomas con mayores capacidades sean
ignorados.
Reproducción o Crossover
Después
de la selección se procede a realizar la reproducción entre los cromosomas
seleccionados, realizando un intercambio de material genético entre ellos, con
ello se busca que los descendientes mejoren las aptitudes de sus padres.
Mutación
Tras el
cruce, se procede a determinar que individuos serán mutados, esto con el fin de
diversificar genéticamente a la población, para evitar que la solución se vea
limitada por un óptimo local.
Fuentes:
Articulo, ALGORITMOS GENÉTICOS, Arranz de la Peña, Jorge, Parra Truyol, Antonio
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