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Algoritmos Genéticos

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Introducción a los algoritmos genéticos

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Créé par

José Fabio Dávila Escobar
José Fabio Dávila Escobar
Colombia

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    José Fabio Dávila Escobar
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Algoritmos GenéticosVersion en ligne

Introducción a los algoritmos genéticos

par José Fabio Dávila Escobar
1

Algoritmos Genéticos

 El Algoritmo Genético (AG) es un modelo de aprendizaje que debe su comportamiento a una metáfora de algunos de los mecanismos de la evolución que se observan en la naturaleza (como la reproducción sexual y el principio de la supervivencia del más apto), son métodos adaptativos, generalmente usados en problemas de búsqueda y optimización de parámetros.

Siguiendo la definición dada por Goldberg en 1989:

 “Los Algoritmos Genéticos son algoritmos de búsqueda basados en la mecánica de la selección natural y de la genética natural. Combinan la supervivencia del más apto entre estructuras de secuencias con intercambio de información estructurado, aunque aleatorizado, para constituir así un algoritmo de búsqueda que tenga algo de las genialidades de las búsquedas humanas”.

Los algoritmos de optimización combinatoria resuelven instancias de problemas que se creen ser difíciles en general, explorando el espacio de soluciones (usualmente grande) para estas instancias. Los algoritmos de optimización combinatoria logran esto reduciendo el tamaño efectivo del espacio, y explorando el espacio de búsqueda eficientemente. Estos algoritmos se relacionan frecuentemente con problemas NP.

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Algoritmos Genéticos

 El Algoritmo Genético (AG) es un modelo de aprendizaje que debe su comportamiento a una metáfora de algunos de los mecanismos de la evolución que se observan en la naturaleza (como la reproducción sexual y el principio de la supervivencia del más apto), son métodos adaptativos, generalmente usados en problemas de búsqueda y optimización de parámetros.

Siguiendo la definición dada por Goldberg en 1989:

 “Los Algoritmos Genéticos son algoritmos de búsqueda basados en la mecánica de la selección natural y de la genética natural. Combinan la supervivencia del más apto entre estructuras de secuencias con intercambio de información estructurado, aunque aleatorizado, para constituir así un algoritmo de búsqueda que tenga algo de las genialidades de las búsquedas humanas”.

Los algoritmos de optimización combinatoria resuelven instancias de problemas que se creen ser difíciles en general, explorando el espacio de soluciones (usualmente grande) para estas instancias. Los algoritmos de optimización combinatoria logran esto reduciendo el tamaño efectivo del espacio, y explorando el espacio de búsqueda eficientemente. Estos algoritmos se relacionan frecuentemente con problemas NP.

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Algoritmos Genéticos

 El Algoritmo Genético (AG) es un modelo de aprendizaje que debe su comportamiento a una metáfora de algunos de los mecanismos de la evolución que se observan en la naturaleza (como la reproducción sexual y el principio de la supervivencia del más apto), son métodos adaptativos, generalmente usados en problemas de búsqueda y optimización de parámetros.

Siguiendo la definición dada por Goldberg en 1989:

 “Los Algoritmos Genéticos son algoritmos de búsqueda basados en la mecánica de la selección natural y de la genética natural. Combinan la supervivencia del más apto entre estructuras de secuencias con intercambio de información estructurado, aunque aleatorizado, para constituir así un algoritmo de búsqueda que tenga algo de las genialidades de las búsquedas humanas”.

Los algoritmos de optimización combinatoria resuelven instancias de problemas que se creen ser difíciles en general, explorando el espacio de soluciones (usualmente grande) para estas instancias. Los algoritmos de optimización combinatoria logran esto reduciendo el tamaño efectivo del espacio, y explorando el espacio de búsqueda eficientemente. Estos algoritmos se relacionan frecuentemente con problemas NP.

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Algoritmos Genéticos

 El Algoritmo Genético (AG) es un modelo de aprendizaje que debe su comportamiento a una metáfora de algunos de los mecanismos de la evolución que se observan en la naturaleza (como la reproducción sexual y el principio de la supervivencia del más apto), son métodos adaptativos, generalmente usados en problemas de búsqueda y optimización de parámetros.

Siguiendo la definición dada por Goldberg en 1989:

 “Los Algoritmos Genéticos son algoritmos de búsqueda basados en la mecánica de la selección natural y de la genética natural. Combinan la supervivencia del más apto entre estructuras de secuencias con intercambio de información estructurado, aunque aleatorizado, para constituir así un algoritmo de búsqueda que tenga algo de las genialidades de las búsquedas humanas”.

Los algoritmos de optimización combinatoria resuelven instancias de problemas que se creen ser difíciles en general, explorando el espacio de soluciones (usualmente grande) para estas instancias. Los algoritmos de optimización combinatoria logran esto reduciendo el tamaño efectivo del espacio, y explorando el espacio de búsqueda eficientemente. Estos algoritmos se relacionan frecuentemente con problemas NP.

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