¿Qué es un algoritmo genético?
Un algoritmo genético es una técnica de optimización heurística inspirada en el proceso de la evolución biológica de la naturaleza. Esta técnica imita la naturaleza para resolver problemas complicados, reforzable en la búsqueda de la solución óptima.
Tutorial:
Los algoritmos genéticos intentan encontrar la mejor solución para un problema dado utilizando la metafora de la selección natural e imitando el proceso evolutivo biología. Estos algoritmos describen una población de soluciones a un problema dado y operan sobre ellos con un proceso de selección y mutación para crear una nueva generación de soluciones.
Aquí hay una lista de pasos generalizados a seguir para crear un algoritmo genético:
- Generación de la población inicial: La primera generación de soluciones se crea al azar para iniciar la población.
- Cálculo de la aptitud: La aptitud de cada solución se evalúa para determinar cuán competitiva es en un contexto dado.
- Selección: Se selecciona a los individuos con mejor aptitud para crear una nueva población mejorada y fusionarlos para formar una nueva generación.
- Mutación: Se aplica una pequeña mutación al material genético de los individuos seleccionados para evitar la convergencia prematura y asegurar la diversidad de la población.
- Repetir: Los pasos anteriores se repiten hasta que el valor objetivo se alcance.
Ejemplos:
Los algoritmos genéticos se pueden utilizar para complejos problemas de optimización como aprendizaje automático, ingeniería inversa, diseño asistido por computadora y modelado biomimético.
Por ejemplo, un ejemplo común donde se utilizan algoritmos genéticos es para encontrar los mejores parámetros para un modelo de aprendizaje automático. En este caso, la población se podría representar mediante diferentes parámetros de un algoritmo de aprendizaje automático, la aptitud se podría calcular utilizando la puntuación de evaluación asociada a un conjunto de datos de prueba y luego utilizar los validadores, la mutación y la selección para encontrar los mejores parámetros.
Conclusión:
En general, un algoritmo genético es una técnica de optimización heurística que imita el comportamiento y el proceso de la selección natural para intentar encontrar la solución óptima para un problema determinado. Esta técnica puede ser usada para problemas de optimización complicados como aprendizaje automático, ingeniería inversa, diseño asistido por computadora y modelado biomimético.
¿Qué es un Algoritmo Genético?
Los algoritmos genéticos son una técnica para encontrar soluciones para un conjunto de problemas basándose en principios biológicos. Esta técnica fue inspirada en los procesos de selección natural de la naturaleza y el mecanismo de la herencia para poner en práctica propagación y mejora. Esta técnica se puede aplicar a muchos tipos de problemas para encontrar mejores soluciones.
¿Cómo funciona un Algoritmo Genético?
Un Algoritmo Genético (AG) usa principios biológicos para mejorar una solución a un problema. Esta técnica emula los principios de herencia, selección natural y mutación de la naturaleza.
Para empezar se necesita una población inicial que contenga soluciones posibles. Estas soluciones se evalúan usando una función de aptitud. Los resultados de la función de aptitud nos ayudan a determinar qué soluciones son buenas y cuales no.
El siguiente paso es seleccionar los individuos más aptos para que puedan propagarse a la siguiente generación. Estos individuos se cruzan para crear nuevas soluciones, también se agregan mutaciones para diversificar aún más. Estos individuos se volverán a evaluar para encontrar la mejor solución para el problema.
Ventajas de un Algoritmo Genético
Los AGs son una herramienta poderosa para encontrar soluciones a muchos problemas. Esta técnica tiene numerosas ventajas:
- No necesita información previa: Los AGs no necesitan ningún conocimiento previo para funcionar correctamente.
- Gran rango de aplicabilidad: Los AGs se pueden usar para muchos problemas, desde la búsqueda de patrones en el mercado de acciones hasta encontrar la mejor manera de construir un automóvil.
- Escalable: Los AGs pueden escalar fácilmente para afrontar problemas de gran tamaño.
Tutorial
A continuación hay un tutorial paso a paso de un Algoritmo Genético básico para encontrar una solución a un problema:
- Generar una población inicial (20-30 individuos). Esta población contendrá soluciones posibles para el problema.
- Evaluar todos los individuos para medir su aptitud.
- Seleccionar los individuos más aptos para que puedan propagarse.
- Mezclar los individuos seleccionados usando cruces y mutaciones.
- Evaluar la nueva generación para medir su aptitud.
- Repetir los pasos de selección, cruzamiento y mutación hasta que se encuentre una solución satisfactoria.
Ejemplo
Un problema muy común para los algoritmos genéticos son los problemas de optimización de rutas. Supongamos que necesitamos encontrar el camino más corto entre ciudades A y B.
Para empezar, necesitaremos generar una población inicial que contenga soluciones posibles para encontrar la mejor ruta. Todas las soluciones tendrán la misma longitud (p.ej. 5 ciudades).
Después, debemos evaluar cada solución para ver qué tan viable es. Esto se puede hacer midiendo la distancia entre las ciudades de las rutas.
A continuación, debemos seleccionar los individuos más aptos para que puedan propagarse. Los individuos se cruzarán entre si usando cruces y mutaciones, y se evaluarán nuevamente para encontrar la mejor solución.
En unos pasos más, deberíamos haber encontrado la mejor ruta entre las ciudades A y B.