Los Algoritmos Genéticos y su Aplicación en la Optimización

Introducción a los Algoritmos Genéticos

¿QUE SON?

•Son una Técnica de Búsqueda y Optimización Estocástica

•Se fundamenta en la mímica de los principios de evolución y genética

¿EN QUE SE DIFERENCIAN DE LA OPTIMIZACIÓN Y BÚSQUEDA CONVENCIONAL?

•Trabajan con una codificación del conjunto solución, no la soluciones por si mismas.

•Buscan en una población de soluciones, no en base a una sóla.

•Usan información de “ganancia” (función de fitness), en lugar de derivadas, u otros conocimientos auxiliares.

•Usan reglas de transición probabilísticas, no determinísticas.

Algoritmo Genético Genérico
Descripción de Grefenstette (192,287) modificada por Gen&Mitsuo (1997)

Procedimiento: Algoritmo Genético

begin

  t<- 0;

  inicializar P(t);

  evaluar P(t);

  Mientras (no condición de parada) hacer

  Recombinar P(t) para generar C(t);

  evaluar C(t);

  seleccionar P(t+1) de P(t)UC(t)

  t<- t+1;

  end

end

Operadores en Algoritmos Genéticos

Operadores Genéticos:

–Crossover (Entrecruzamiento)

–Mutación

Operadores Evolutivos

–Selección