algoritmo genetico

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Algoritmos Genéticos

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Page 1: Algoritmo Genetico

Algoritmos Genéticos

Page 2: Algoritmo Genetico

Integrantes:HELEN AFANADOR

DANIEL ALEJOS BODIE ARANGURENLUIS CASTELLANOLUIS FERNANDEZOLIVER OLIVAR

LISBETH RODRIGUEZSección: 8M6IS

Page 3: Algoritmo Genetico

¿ Que es un Algoritmo?

¿Qué es la Genética?

Page 4: Algoritmo Genetico

Algoritmo

ALGORITMOS GENÉTICOS

Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el

proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema

específico.

Page 5: Algoritmo Genetico

Genética

ALGORITMOS GENÉTICOS

La genética es el campo de la biología que busca comprender la

herencia biológica que se transmite de generación en

generación.

Page 6: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOS | Un poco de historia

Charles Robert Darwin Gregor Johann Mendel Hugo De Vries

Evolución Natural

Page 7: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOS | Un poco de historia

John Holland Rose

Page 8: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOS

Son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos.

Definición

Page 9: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOS

Los miembros de unapoblación compiten porsobrevivir y reproducirse.Las especies que mejor se adapten a su ambiente son las que tienen másposibilidades de reproducirseLos hijos son un híbrido de sus padres.

Similitud con Sistemas Biológicos

Sistemas Biológicos

Muchas soluciones compiten por resolver el problema y reproducirse

Las soluciones que mejor resuelven el problema son las que tienen más posibilidades de reproducirse.

A partir de 2 soluciones se obtienen otras mediante el operador crossover.

Algoritmos Genéticos

Page 10: Algoritmo Genetico

En un AG los genes son evaluados según una función llamada Fitness Function y los mejores son los que pasarán a la próxima iteración.

Genes

ALGORITMOS GENÉTICOS

Page 11: Algoritmo Genetico

•En la naturaleza:

Un valor numérico (178) expresado en binario

Una secuencia de movimientos

•En un algoritmo genético (ejemplos):

Una secuencia de nucleótidos

Representación de los Genes en un AG

ALGORITMOS GENÉTICOS

Page 12: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOS

En los seres humanos el 50% del material genético proviene de la madre y el otro 50 del

padre; pero el individuo resultante es distinto a los dos progenitores. Algo análogo se hace con

algoritmos genéticos.

Es la transmisión del material genético contenido en el núcleo celular

Herencia

Page 13: Algoritmo Genetico

Mutación En Biología

ALGORITMOS GENÉTICOS

Es una alteración o cambio en la información genética (genotipo) de un ser vivo y que, por lo

tanto, va a producir un cambio de características, que se presenta súbita y

espontáneamente, y que se puede transmitir o heredar a la descendencia.

Page 14: Algoritmo Genetico

1. Se decide con alguna probabilidad si se aplica la mutación o no.

2. De aplicarse se selecciona con alguna probabilidad el bit (o item del arreglo) a mutar.

3. De no ser un bit (que sería negado) se elije con alguna probabilidad en que muta.

Mutación

ALGORITMOS GENÉTICOS

En un AG

Page 15: Algoritmo Genetico

Es un sistema de los parámetros que definen una solución propuesta al problema que el algoritmo genético está intentando solucionar

El cromosoma se representa a menudo como

simple secuencia, aunque una variedad amplia de otra estructuras de

datos también se utilizan.

Cromosomas

ALGORITMOS GENÉTICOS

En Biología

Page 16: Algoritmo Genetico

Suponga que el problema es encontrar el valor del número entero de x entre 0 y 255

f(x) = x2

Secuencias binarias de 8 dígitos

Si un cromosoma dado en la población representa el valor 155, su cromosoma sería 10011011.

Cromosomas En un AG

ALGORITMOS GENÉTICOS

Page 17: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOSCruces

El Algoritmo Genético Canónico descrito anteriormente utiliza el cruce basado en un punto, en el cual los dos individuos seleccionados para jugar el papel de padres, son recombinados por medio de la selección de un punto de corte, para posteriormente intercambiar las secciones que se encuentran a la derecha de dicho punto.

Se han investigado otros operadores de cruce, habitualmente teniendo en cuenta más de un punto de cruce. De Jong investigó el comportamiento del operador de cruce basado en múltiples puntos, concluyendo que el cruce basado en dos puntos, representaba una mejora mientras que añadir más puntos de cruce no beneficiaba el comportamiento del algoritmo. La ventaja de tener más de un punto de cruce radica en que el espacio de búsqueda puede ser explorado más fácilmente, siendo la principal desventaja el hecho de aumentar la probabilidad de ruptura de buenos esquemas.

Page 18: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOSCruces

En el operador de cruce basado en dos puntos, los cromosomas (individuos) pueden contemplarse como un circuito en el cual se efectúa la selección aleatoria de dos puntos, tal y como se indica en la Figura .

Page 19: Algoritmo Genetico

Gen A

Gen B

Gen AB

Gen BA

1. Se decide con alguna probabilidad si se aplica la cruza o no.

2. De aplicarse se selecciona con alguna probabilidad la posición del arreglo donde se aplica.

Cruces

ALGORITMOS GENÉTICOS

Page 20: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOSMutación

La mutación se considera un operador básico, que proporciona un pequeño elemento de aleatoriedad en la vecindad (entorno) de los individuos de la población. Si bien se admite que el operador de cruce es el responsable de efectuar la búsqueda a lo largo del espacio de posibles soluciones, también parece desprenderse de los experimentos efectuados por varios investigadores que el operador de mutación va ganando en importancia a medida que la población de individuos va convergiendo (Davis).

Si bien en la mayoría de las implementaciones de Algoritmos Genéticos se asume que tanto la probabilidad de cruce como la de mutación permanecen constantes, algunos autores han obtenido mejores resultados experimentales modificando la probabilidad de mutación a medida que aumenta el número de iteraciones. Pueden consultarse los trabajos de Ackley, Bramlette, Fogarty y Michalewicz y Janikow.

Page 21: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOSMutación

Page 22: Algoritmo Genetico

ALGORITMOS GENÉTICOSAplicaciones

En la ejecución de un algoritmo genético hay que decidir con qué frecuencia se va a aplicar cada uno de los algoritmos genéticos; en algunos casos, como en la mutación o el crossover uniforme, se debe de añadir algún parámetro adicional, que indique con qué frecuencia se va a aplicar dentro de cada gen del cromosoma. La frecuencia de aplicación de cada operador estará en función del problema; teniendo en cuenta los efectos de cada operador, tendrá que aplicarse con cierta frecuencia o no. Generalmente, la mutación y otros operadores que generen diversidad se suele aplicar con poca frecuencia; la recombinación se suele aplicar con frecuencia alta.