Algoritmo Genético

Los algoritmos genéticos son una herramienta basada en el proceso de selección natural para obtener soluciones a problemas de optimización y búsqueda. La idea principal en estos algoritmos es imitar el proceso de selección natural, como la herencia, la mutación, el cruzamiento, etc., durante el proceso de dar con la mejor solución a un problema.

¿Qué son los algoritmos genéticos?

¿Cuál es el principio fundamental detrás de un algoritmo genético?

El principio fundamental detrás de un genético es la simulación de procesos de evolución biológica para resolver problemas de optimización y búsqueda. Estos algoritmos se inspiran en la selección natural, donde individuos con adaptaciones más favorables tienen una mayor probabilidad de sobrevivir y reproducirse. Los algoritmos genéticos utilizan una población de soluciones candidatas representadas como «individuos» y aplican operadores como selección, mutación y recombinación para evolucionar y mejorar las soluciones a lo largo de generaciones. El objetivo es encontrar soluciones óptimas o cercanas a través de la y la competencia entre las soluciones candidatas, reflejando el proceso de selección natural en la naturaleza.

¿Cómo se inspira un algoritmo genético en el proceso de evolución biológica?

Un genético se inspira en el proceso de evolución biológica al imitar ciertos principios clave. En la evolución biológica, individuos con adaptaciones más ventajosas tienen una mayor probabilidad de sobrevivir y transmitir sus genes a la siguiente generación. De manera similar, en un genético, se crea una población de soluciones candidatas representadas como «individuos». Estos individuos compiten por resolver un problema y son evaluados en función de su aptitud para hacerlo. A través de operadores como selección (seleccionando los individuos más aptos), mutación (introduciendo cambios aleatorios) y recombinación (combinando características de individuos), el evoluciona las soluciones a lo largo de generaciones para encontrar soluciones óptimas o cercanas, reflejando así el proceso de selección natural y adaptación en la naturaleza.

¿En qué tipo de problemas o situaciones se utilizan comúnmente los algoritmos genéticos?

Los algoritmos genéticos se utilizan comúnmente en problemas de optimización y búsqueda en una amplia variedad de campos, como ingeniería, ciencia, economía y diseño. Estos problemas incluyen la optimización de diseños, la planificación de rutas, la asignación de recursos, la optimización de parámetros en modelos matemáticos o algoritmos, la programación de horarios, la evolución de estrategias en juegos y la generación de soluciones a problemas complejos que involucran múltiples variables y restricciones. Los algoritmos genéticos son especialmente adecuados cuando no se conoce una solución óptima y se busca explorar un amplio espacio de búsqueda en busca de soluciones cercanas a óptimas. Su capacidad de búsqueda heurística y adaptación los hace versátiles en la resolución de problemas prácticos.

Volver al glosario

Email: info@foqum.io

Teléfono: +34 675 481 701

C. de Agustín Durán, 24, Local bajo izquierda, 28028 Madrid.

Rue du Rhône 100, 1204 Ginebra, Suiza.

Discovery

DISCOVERY

Plataforma IA

Herramientas Plug & Play

READ
OP2AIM