Computo Evolutivo

¿Qué es?

La computación evolutiva es una rama de la inteligencia artificial que involucra problemas de optimización combinatoria. Se inspira en los mecanismos de la Evolución biológica.

La CE está inspirada en los mecanismos de evolución biológica propuestos por Darwin, Medel y Lamark.

•       Darwin propuso la "Selección natural de los más adaptados". 
•       Medel propuso la "Teoría corpuscular de la herencia".
•       Lamark propuso la "Herencia de caracteres adquiridos". 

Metáfora evolutiva:

• Una población de individuos coexiste en un determinado entorno con recursos limitados.
•  La competición por los recursos provoca la selección de aquellos individuos que están mejor adaptados al entorno.
• Estos individuos se convierten en los progenitores de nuevos individuos a través de procesos de mutación y recombinación.
• Los nuevos individuos pasan a competir por su supervivencia.
• Con el paso del tiempo, esta selección natural provoca el incremento en la “calidad” de los individuos de la población.  

·         Algoritmos evolutivos

     

   De manera general la computación evolutiva toma como base las ideas de la evolución propuestas por Charles Darwin y en los descubrimientos realizados por Gregor Mendel en el campo de la genética.

Algoritmos genéticos 

Un algoritmo genético (o AG para abreviar) es una técnica de programación que imita a la evolución biológica como estrategia para resolver problemas. 

En un Algoritmo Evolutivo se define una estructura de datos que admita todas las posibles soluciones a un problema. 

Cada uno de los posibles conjuntos de datos admitidos por esa estructura será una solución al problema. Unas soluciones serán mejores, otras peores. 

Solucionar el problema consistirá en encontrar la solución óptima, y por tanto, los Algoritmos Evolutivos son en realidad un método de búsqueda. 

Pero un método de búsqueda muy especial, en el que las soluciones al problema son capaces de reproducirse entre sí, combinando sus características y generando nuevas soluciones. 

En cada ciclo se seleccionan las soluciones que más se acercan al objetivo buscado, eliminando el resto de soluciones. 

Las soluciones seleccionadas se reproducirán entre sí, permitiendo de vez en cuando alguna mutación o modificación al azar durante la reproducción.

REFERENCIAS:

1.- Moya, R. (23 de Septiembre de 2017). jarroba. Obtenido de ¿Que es la computación evolutiva?: https://jarroba.com/computacion-evolutiva-ejemplo-con-un-algoritmo-genetico/

2.- wikipedia. (23 de Septiembre de 2017). Obtenido de wikipedia:Computo evolutivo https://es.wikipedia.org/wiki/Computaci%C3%B3n_evolutiva

3.- Coello, D. C. (23 de Septiembre de 2017). Introduccion a la Computacion Evolutiva. Obtenido de CINVESTAV-IPN: http://delta.cs.cinvestav.mx/~ccoello/compevol/apuntes.pdf

4.- Berzal, F. (23 de Septiembre de 2017). Microsoft Power Point. Obtenido de Computación Evolutiva: http://elvex.ugr.es/decsai/iaio/slides/G1%20Evolutionary%20Computation.pdf