Estructura de los Algoritmos Genéticos
Los algoritmos genéticos son una clase de algoritmos bioinspirados que imitan el proceso de evolución natural para resolver problemas complejos de optimización.
Desglose paso a paso del proceso de un algoritmo genético
Los algoritmos genéticos se utilizan frecuentemente cuando el espacio de búsqueda es grande y los métodos convencionales tienen dificultades para encontrar buenas soluciones. El proceso se estructura en pasos distintos, cada uno inspirado en principios genéticos y evolutivos. A continuación, se presenta un desglose paso a paso de cómo funciona un algoritmo genético típico:
- Inicialización: se comienza creando una población de soluciones candidatas, denominadas individuos. Cada individuo suele codificarse como una lista o arreglo que representa su información genética (a menudo llamada cromosoma). La población inicial puede generarse aleatoriamente o con soluciones conocidas de buena calidad;
- Selección: se evalúa la aptitud de cada individuo utilizando una función de aptitud que mide qué tan bien resuelve el problema. Se seleccionan individuos en función de su aptitud para convertirse en padres de la siguiente generación. Los métodos de selección comunes incluyen selección por torneo, selección por ruleta y selección por ranking;
- Cruce (recombinación): se emparejan los padres seleccionados e intercambian partes de su información genética para crear descendientes. El cruce introduce nuevas combinaciones de características, permitiendo que el algoritmo explore nuevas áreas del espacio de soluciones;
- Mutación: con una pequeña probabilidad, se alteran aleatoriamente partes de la información genética de un individuo. La mutación ayuda a mantener la diversidad genética y previene la convergencia prematura hacia soluciones subóptimas;
- Reemplazo: se forma una nueva población reemplazando algunos o todos los individuos antiguos con los descendientes recién creados. El proceso se repite durante un número determinado de generaciones o hasta encontrar una solución satisfactoria.
1234567891011121314151617181920212223242526# Pseudocode for a simple genetic algorithm in Python import random # Initialize population with random individuals population = [create_random_individual() for _ in range(POPULATION_SIZE)] for generation in range(NUM_GENERATIONS): # Evaluate fitness of each individual fitness_scores = [fitness(ind) for ind in population] # Select parents based on fitness parents = select_parents(population, fitness_scores) # Create next generation through crossover and mutation offspring = [] while len(offspring) < POPULATION_SIZE: parent1, parent2 = random.sample(parents, 2) child1, child2 = crossover(parent1, parent2) child1 = mutate(child1) child2 = mutate(child2) offspring.extend([child1, child2]) # Replace old population with new offspring population = offspring[:POPULATION_SIZE]
Evolución de las poblaciones y el papel de la aleatoriedad
A través de este proceso iterativo, la población evoluciona a lo largo de generaciones, mejorando gradualmente la calidad de las soluciones. La aleatoriedad desempeña un papel crucial en los algoritmos genéticos:
- Impulsa la creación de poblaciones iniciales diversas;
- Introduce variación mediante cruce y mutación;
- Permite que el algoritmo escape de óptimos locales.
Cada generación equilibra la explotación de buenas soluciones (mediante la selección) con la exploración de nuevas posibilidades (mediante cruce y mutación), lo que permite al algoritmo buscar eficientemente en espacios complejos.
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Los algoritmos genéticos se utilizan frecuentemente cuando el espacio de búsqueda es grande y los métodos convencionales tienen dificultades para encontrar buenas soluciones. El proceso se estructura en pasos distintos, cada uno inspirado en principios genéticos y evolutivos. A continuación, se presenta un desglose paso a paso de cómo funciona un algoritmo genético típico:
- Inicialización: se comienza creando una población de soluciones candidatas, denominadas individuos. Cada individuo suele codificarse como una lista o arreglo que representa su información genética (a menudo llamada cromosoma). La población inicial puede generarse aleatoriamente o con soluciones conocidas de buena calidad;
- Selección: se evalúa la aptitud de cada individuo utilizando una función de aptitud que mide qué tan bien resuelve el problema. Se seleccionan individuos en función de su aptitud para convertirse en padres de la siguiente generación. Los métodos de selección comunes incluyen selección por torneo, selección por ruleta y selección por ranking;
- Cruce (recombinación): se emparejan los padres seleccionados e intercambian partes de su información genética para crear descendientes. El cruce introduce nuevas combinaciones de características, permitiendo que el algoritmo explore nuevas áreas del espacio de soluciones;
- Mutación: con una pequeña probabilidad, se alteran aleatoriamente partes de la información genética de un individuo. La mutación ayuda a mantener la diversidad genética y previene la convergencia prematura hacia soluciones subóptimas;
- Reemplazo: se forma una nueva población reemplazando algunos o todos los individuos antiguos con los descendientes recién creados. El proceso se repite durante un número determinado de generaciones o hasta encontrar una solución satisfactoria.
1234567891011121314151617181920212223242526# Pseudocode for a simple genetic algorithm in Python import random # Initialize population with random individuals population = [create_random_individual() for _ in range(POPULATION_SIZE)] for generation in range(NUM_GENERATIONS): # Evaluate fitness of each individual fitness_scores = [fitness(ind) for ind in population] # Select parents based on fitness parents = select_parents(population, fitness_scores) # Create next generation through crossover and mutation offspring = [] while len(offspring) < POPULATION_SIZE: parent1, parent2 = random.sample(parents, 2) child1, child2 = crossover(parent1, parent2) child1 = mutate(child1) child2 = mutate(child2) offspring.extend([child1, child2]) # Replace old population with new offspring population = offspring[:POPULATION_SIZE]
Evolución de las poblaciones y el papel de la aleatoriedad
A través de este proceso iterativo, la población evoluciona a lo largo de generaciones, mejorando gradualmente la calidad de las soluciones. La aleatoriedad desempeña un papel crucial en los algoritmos genéticos:
- Impulsa la creación de poblaciones iniciales diversas;
- Introduce variación mediante cruce y mutación;
- Permite que el algoritmo escape de óptimos locales.
Cada generación equilibra la explotación de buenas soluciones (mediante la selección) con la exploración de nuevas posibilidades (mediante cruce y mutación), lo que permite al algoritmo buscar eficientemente en espacios complejos.
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