Algoritmos genéticos
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Este documento habla sobre algoritmos genéticos. Explica que fueron inventados en 1975 por John Holland y se basan en la evolución biológica. Los algoritmos genéticos son métodos de búsqueda y optimización que utilizan principios como la selección natural, la mutación y el cruzamiento. También describe la estructura típica de un algoritmo genético y algunas de sus aplicaciones.
Algoritmos genéticos
- 1. Algoritmos Genéticos Diego Herrera Oscar Sanhueza http://www.educagratis.org
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- 3. Historia Los algoritmos genéticos (AG), fueron inventados en 1975 por John Holland, de la Universidad de Michigan. Se los llamó "genéticos", porque se basaban en los modelos biológicos, inspirados en ellos, y también tenía relación con lo molecular.
- 4. ¿Que son los algoritmos genéticos? Los AG son métodos de búsqueda y optimización. Se utilizan en problemas donde no se pueden encontrar soluciones o estas no son satisfactorias Son algoritmos basados en los principios de la genética y evolución natural.
- 5. Estructura de los A.G. Un algoritmo genético esta compuesto por una serie de pasos que permite evaluar las soluciones candidatas. Función Objetivo Selección Representación Operadores genéticos
- 6. Estructura de los A.G. Función Objetivo: Asignar a cada individuo (x) de una población un valor optimo que le corresponda utilizando para este mecanismos de selección que identifican las mejores soluciones. La Selección: una vez se tiene una población y se evalúa, se asigna una probabilidad de supervivencia directamente proporcional a lo obtenido en la evaluación del individuo. Luego aleatoriamente se eligen los individuos que pasaran a la siguiente etapa. http://computacion.educagratis.org
- 7. Estructura de los A.G. Representación: Es la forma en que el usuario representa los resultados de la ejecución del algoritmo con la selección del mejor(es) individuo(s). Tipos: • Representación binaria: Cada gen es un valor 1 ó 0. 101101 • Representación entera: Cada gen es un valor entero. 1 0 3 -1 0 4 • Representación real: Cada gen es un valor real. 1,78 2,6 7 0 -1,2 6,5 http://computacion.educagratis.org
- 8. Estructura de los A.G. Operadores Genéticos: Una vez que la selección ha elegido a los individuos aptos, éstos deben ser alterados aleatoriamente con la esperanza de mejorar su aptitud para la siguiente generación. • Mutación • Crossover (cruza) http://computacion.educagratis.org
- 9. Estructura de los A.G. Mutación: El termino mutación quiere decir “cambio”, así como en la naturaleza las especies cambian para sobrevivir en un entorno cambiante, en la IA se busca obtener las mejores soluciones a través de la variación de dichas soluciones. Método Clásico: escoger aleatoriamente cierta cantidad de cromosomas y alterarlos aleatoriamente. Es útil para: – Regresar genes perdidos durante la selección para probarlos en otro contexto – Trayendo genes no presentes en la población inicial Parámetro Clásico: “Tasa de Mutación”. Pm=% de los genes a mutar Si Pm es alto: – los hijos perderán los rasgos de los padres. El algoritmo deja de aprender. Si Pm es bajo: – muchos genes que pudiesen ser útiles, dejan de ser explorados.
- 10. Estructura de los A.G. Crossover (cruza): Implica elegir a dos individuos para que intercambien segmentos de su código, produciendo una “descendencia'' artificial cuyos individuos son combinaciones de sus padres. Método Clásico: escoger aleatoriamente un punto de corte en ambos padres y generar hijos combinando los segmentos a cada lado del corte. Es útil para: – Incentivar la mezcla de rasgos de los padres, en busca de hijos mejores que ambos padres Parámetro Clásico: “Tasa de Crossover”. Pc=|C|/|P| Si Pc es alto: – poca probabilidad de atascamiento en un óptimo local – alto costo explorando regiones poco prometedoras http://computacion.educagratis.org
- 11. Ventajas No necesitan conocimientos específicos sobre el problema que intentan resolver. Operan de forma simultánea con varias soluciones, en vez de trabajar de forma secuencial como las técnicas tradicionales. Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas masivas en paralelo.
- 12. Desventajas No hay un marco teórico genérico establecido. Si la población inicial es cercana a la solución óptima, los AG tardarán más que las técnicas de resolución tradicionales. • El AG perderá mucho tiempo comprobando soluciones sub-óptimas. Hacen buenas estimaciones de la solución óptima, pero no la calculan exactamente. El usuario debe determinar cómo de cerca está la solución estimada de la solución real. • La proximidad a la solución real dependerá de la aplicación en concreto.
- 13. Aplicaciones de A.G. Aprendizaje de comportamiento de robots. Optimización de estructuras moleculares. Diseño de topologías de redes computacionales. Diseño automatizado de equipamiento industrial.
- 14. Aplicaciones de A.G. FILTRO EN LA TRANSACCIÓN DE ACCIONES Le permite a los agentes involucrados definir una estrategia sobre cuándo comprar o vender sus acciones, a partir de la determinación de ciertos parámetros.
- 15. Aplicaciones de A.G. MEJORAR EL PROCESO DE PROGRAMACIÓN DEL RODAJE EN LA INDUSTRIA DEL CINE INDEPENDIENTE El proceso busca programar la filmación de cada una de las escenas de una película con el mínimo costo posible y sin comprometer la calidad del proyecto cinematográfico.
- 16. Aplicaciones de A.G. Google y Facebook Ocupan algoritmos genéticos para decidir cuales son las páginas web más importantes y como se relacionan los usuarios.
- 17. Aplicaciones de A.G. Seguridad informática Los investigadores Michael Crouse y Errin Fulp de la universidad de Harvard están creando la primera computadora que de forma automática ajusta su configuración para defenderse de ataques informáticos. Ellos utilizan los algoritmos para seleccionar las mejores configuraciones; configuraciones adaptables, que van mejorando de generación en generación.
- 18. A.G. en el Cine Tron legacy: Plantea una evolución de los actuales algoritmos genéticos, lo cual provoca programas que no están hechos por programadores.
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