Los Algoritmos Genéticos (introducción)
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La ciencia y la tecnología han evolucionado basadas en el estudio del comportamiento de la naturaleza, formulando nuevos mecanismos, métodos, técnicas y teorías para solucionar, interpretar y mejorar nuestra relación con el mundo. La observación de los fenómenos naturales ha permitido generar nuevas alternativas de solución a problemas relacionados con la computación y la matemática. En nuestra investigación utilizamos la teoría de la evolución de Darwin y la Genética Moderna (se fundamenta en los principios de Darwin) para construir una heurística en la solución de un problema de optimización. La Computación Evolutiva hace parte del tipo de investigaciones mencionadas, surge como una rama de la Inteligencia Artificial y en ella, la naturaleza junto con la estructura genética de sus pobladores encuentran soluciones a problemas comunes.
De acuerdo a las teorías de Darwin, con el paso de las generaciones las poblaciones evolucionan según criterios de selección natural y la supervivencia de un individuo está dada por el grado de adaptación con su entorno. Las aplicaciones en este campo se basan en la búsqueda heurística de súper individuos por medio de fuentes biológicas y del uso de operadores genéticos tales como la selección, reproducción y mutación entre otros, y dan lugar a una variedad de Algoritmos Evolutivos clasificados como: Algoritmos Genéticos(AGs), Estrategias Evolutivas, Programación Evolutiva, Sistemas Clasificadores y Programación Genética.
Los Algoritmos Genéticos son técnicas de búsqueda guiadas hacia un conjunto de soluciones usando diferentes medios tales como la selección natural y operadores genéticos, los cuales a diferencia de las técnicas basadas en cálculos como la de Newton, funcionan bajo características dadas en la teoría de la evolución donde solo las mejores soluciones sobreviven y mejoran las cualidades de su población. Como se plantea, los Algoritmos Genéticos permiten construir una solución al Problema Inverso Aditivo de Valores Singulares (IASVP) basado en operadores genéticos y en el mejoramiento de los resultados obtenidos en las diferentes tareas donde se aplican.
Los Algoritmos Genéticos son técnicas de búsqueda guiadas hacia un conjunto de soluciones usando diferentes medios tales como la selección natural y operadores genéticos, los cuales a diferencia de las técnicas basadas en cálculos como la de Newton, funcionan bajo características dadas en la teoría de la evolución donde solo las mejores soluciones sobreviven y mejoran las cualidades de su población. Como se plantea, los Algoritmos Genéticos permiten construir una solución al Problema Inverso Aditivo de Valores Singulares (IASVP) basado en operadores genéticos y en el mejoramiento de los resultados obtenidos en las diferentes tareas donde se aplican.
