Ejemplo de algoritmo genético...
Algoritmo Genético:
algorithm genetic {
t ← 0;
initialize P(t);
evaluate P(t);
while ( !terminating condition ) {
t++;
select P(t) from P(t - 1);
reproduce P(t);
evaluate P(t);
}
}
Esta es una técnica de optimización inspirada en la evolución biológica y se utiliza para resolver problemas complejos y encontrar soluciones aproximadas.
Aquí hay una explicación detallada del algoritmo dado:
Paso 1: Inicialización
En el primer paso del algoritmo, se inicializa una población de soluciones potenciales llamada P(0). La población inicial suele generarse aleatoriamente, aunque también puede generarse utilizando algún conocimiento específico del problema. Cada solución potencial se representa como un conjunto de genes o características que representan una posible solución al problema.
Paso 2: Evaluación
Después de la inicialización, se evalúa la aptitud de cada solución en la población P(0). La aptitud es una medida de qué tan buena es una solución en términos de la función objetivo del problema que se está resolviendo. La función objetivo define los criterios de calidad que se deben optimizar.
Paso 3: Bucle principal
El algoritmo principal consiste en un bucle que se repite hasta que se cumple una condición de terminación. En cada iteración del bucle, se llevan a cabo los siguientes pasos:
3.1. Incrementar el contador de generación (t)
El contador de generación t se incrementa en uno para indicar que estamos avanzando a la siguiente generación de soluciones.
3.2. Selección
En este paso, se seleccionan soluciones de la generación anterior (P(t-1)) para reproducirse y formar la nueva generación P(t). La selección generalmente se basa en la aptitud de las soluciones, dando más posibilidades de selección a las soluciones más aptas. Esto se hace para imitar el proceso de selección natural, donde los individuos más aptos tienen más posibilidades de reproducirse.
3.3. Reproducción
En este paso, se utilizan operadores genéticos como la recombinación (cruce) y la mutación para generar nuevas soluciones en la población P(t). La recombinación combina los genes de dos soluciones seleccionadas para crear descendencia con características de ambas soluciones. La mutación introduce cambios aleatorios en los genes para explorar nuevas regiones del espacio de búsqueda.
3.4. Evaluación
Después de generar la nueva población P(t), se evalúa la aptitud de cada solución en la generación actual. Esto implica calcular nuevamente el valor de la función objetivo para cada solución.
Paso 4: Condición de terminación
El algoritmo continúa ejecutándose hasta que se cumple una condición de terminación predefinida. Esta condición puede ser un número máximo de generaciones, un valor de aptitud objetivo alcanzado o cualquier otro criterio establecido. Una vez que se cumple la condición de terminación, se devuelve la mejor solución encontrada durante la ejecución del algoritmo.
El algoritmo genético es iterativo y se repite durante varias generaciones, mejorando gradualmente la calidad de las soluciones a medida que avanza.
Al combinar la selección, la reproducción y la evaluación de soluciones en cada iteración, el algoritmo puede explorar el espacio de búsqueda de manera eficiente y encontrar soluciones aproximadas para problemas.
.png)