Los algoritmos genéticos son una técnica de búsqueda basada en la teoría de la evolución de Darwin, donde se representan soluciones potenciales a un problema como cromosomas y se aplican operadores como la selección, el cruce y la mutación para generar nuevas soluciones.
Los principales elementos de un algoritmo genético incluyen una población de soluciones representadas como cromosomas, una función objetivo para evaluar las soluciones, y los operadores de selección, cruce y mutación para generar
Este documento describe los algoritmos genéticos, incluyendo sus antecedentes históricos, definiciones, descripción general, características, operadores y software disponible. Los algoritmos genéticos se basan en los principios de evolución biológica como la selección natural y la supervivencia del más apto. Se reconoce a John Holland como su fundador en 1975 y desde entonces han sido bien descritos en varios textos.
El Proyecto Genoma Humano fue un proyecto internacional cuyo objetivo era mapear los aproximadamente 20,000-25,000 genes del genoma humano y determinar la secuencia de las bases de ADN. El proyecto comenzó en 1990 y culminó en el 2000 cuando se publicó el primer borrador de la secuencia del genoma humano. El proyecto trajo ventajas como un mejor entendimiento de enfermedades hereditarias pero también controversias sobre discriminación y patentes genéticas.
Este documento describe dos códigos de detección de errores utilizados en sistemas digitales: el código de Hamming y el código CRC. Explica las características, procedimientos y aplicaciones de cada código, así como a sus creadores Richard Hamming y Wesley Peterson. También proporciona ejemplos para ilustrar cómo funcionan estos códigos de detección de errores.
El documento proporciona información sobre el código genético, el genoma humano y el Proyecto Genoma Humano. Resume que el código genético establece la relación entre secuencias de tres nucleótidos (codones) y aminoácidos, y que el genoma humano contiene la información genética de un ser humano codificada en 23 pares de cromosomas. Además, explica que el Proyecto Genoma Humano tuvo como objetivo mapear y secuenciar todos los genes del genoma humano.
Este documento define conceptos clave de la programación orientada a objetos como clases, métodos, herencia, polimorfismo, encapsulamiento y propiedades. Explica que las clases representan objetos del mundo real con métodos que definen su comportamiento. La herencia permite que las clases hereden atributos de otras clases, mientras que el polimorfismo permite que métodos tengan implementaciones específicas. El encapsulamiento protege los datos dentro de una clase.
Este documento describe diferentes métodos de codificación digital, incluyendo unipolar, polar y bipolar. La codificación unipolar usa un solo valor de nivel para representar 1s y 0s, mientras que la codificación polar usa dos niveles de amplitud. La codificación bipolar usa tres niveles: positivo, cero y negativo. Se explican varios esquemas de codificación específicos como NRZ, RZ, Manchester y sus variantes.
El documento explica el método de Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Este método iterativo despeja cada incógnita en función de las demás y genera sucesivas aproximaciones hasta converger a la solución. Se describe el proceso matemático y se muestra un ejemplo numérico para ilustrarlo.
Este documento describe los algoritmos genéticos, incluyendo sus antecedentes históricos, definiciones, descripción general, características, operadores y software disponible. Los algoritmos genéticos se basan en los principios de evolución biológica como la selección natural y la supervivencia del más apto. Se reconoce a John Holland como su fundador en 1975 y desde entonces han sido bien descritos en varios textos.
El Proyecto Genoma Humano fue un proyecto internacional cuyo objetivo era mapear los aproximadamente 20,000-25,000 genes del genoma humano y determinar la secuencia de las bases de ADN. El proyecto comenzó en 1990 y culminó en el 2000 cuando se publicó el primer borrador de la secuencia del genoma humano. El proyecto trajo ventajas como un mejor entendimiento de enfermedades hereditarias pero también controversias sobre discriminación y patentes genéticas.
Este documento describe dos códigos de detección de errores utilizados en sistemas digitales: el código de Hamming y el código CRC. Explica las características, procedimientos y aplicaciones de cada código, así como a sus creadores Richard Hamming y Wesley Peterson. También proporciona ejemplos para ilustrar cómo funcionan estos códigos de detección de errores.
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Este documento define conceptos clave de la programación orientada a objetos como clases, métodos, herencia, polimorfismo, encapsulamiento y propiedades. Explica que las clases representan objetos del mundo real con métodos que definen su comportamiento. La herencia permite que las clases hereden atributos de otras clases, mientras que el polimorfismo permite que métodos tengan implementaciones específicas. El encapsulamiento protege los datos dentro de una clase.
Este documento describe diferentes métodos de codificación digital, incluyendo unipolar, polar y bipolar. La codificación unipolar usa un solo valor de nivel para representar 1s y 0s, mientras que la codificación polar usa dos niveles de amplitud. La codificación bipolar usa tres niveles: positivo, cero y negativo. Se explican varios esquemas de codificación específicos como NRZ, RZ, Manchester y sus variantes.
El documento explica el método de Jacobi para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Este método iterativo despeja cada incógnita en función de las demás y genera sucesivas aproximaciones hasta converger a la solución. Se describe el proceso matemático y se muestra un ejemplo numérico para ilustrarlo.
Este documento resume los algoritmos genéticos, incluyendo su definición, historia, características, funcionamiento, ventajas, desventajas, limitaciones y amplias aplicaciones en dominios como la ingeniería, robótica, química, finanzas y más. Los algoritmos genéticos imitan el proceso de evolución natural para resolver problemas de optimización de manera eficiente.
Las ecuaciones diferenciales homogéneas se caracterizan por tener exponentes iguales para sus variables. Para resolverlas, primero se aplica un cambio de variable y luego se sustituye en la ecuación original. Esto permite agrupar términos y aplicar el método de variables separables para integrar y obtener la solución. Como ejemplo, se muestra la resolución de una ecuación diferencial homogénea concreta usando estos pasos.
Este documento describe la técnica de inserción de bits utilizada en el protocolo DDCMP para determinar el final de una trama. Inserta un cero después de cada secuencia de cinco unos consecutivos en la transmisión, y el receptor elimina los ceros insertados para reconstruir la secuencia original. Esto permite al receptor identificar el final de la trama cuando encuentra una secuencia de siete unos consecutivos.
1. Conceptos básicos sobre algoritmos genéticos
1.1.Introducción
1.2.¿Cómo se construye?
1.3.Sobre su utilización
1.4.Diversidad, exploración, explotación
2. Diseño evolutivo de sistemas difusos
2.1.Diseño de la base de reglas
2.2.Diseño de la base de datos
2.3.Diseño combinado
Este documento trata sobre la programación en el lenguaje CUPL. Introduce los conceptos básicos del lenguaje como la notación, la estructura de un programa CUPL con el encabezamiento, declaración de pines y cuerpo principal. Explica cómo definir ecuaciones combinacionales, tablas de verdad y máquinas de estado en CUPL. También incluye dos ejemplos de aplicaciones: control de volumen y control de barrera de aparcamiento.
Este documento trata sobre líneas de transmisión y contiene 13 secciones. Describe la propagación física en líneas de transmisión, deriva las ecuaciones de onda para líneas de transmisión, analiza la propagación sin pérdidas y con voltajes sinusoidales, y cubre temas como la reflexión de ondas, relación de onda estacionaria, líneas de longitud finita y métodos gráficos.
El documento explica los códigos de Huffman, una técnica de codificación que asigna códigos binarios de longitud variable a símbolos (letras, números, etc.) basados en su frecuencia de aparición. Se construye un árbol binario de Huffman ordenando los símbolos de mayor a menor frecuencia y uniendo los nodos de menor frecuencia, asignando así códigos más cortos a los símbolos más comunes.
El documento describe el Proyecto Genoma Humano, cuyo objetivo fue mapear los aproximadamente 31,000 genes del genoma humano y establecer su localización en los 23 pares de cromosomas. El proyecto, iniciado en 1990, secuenció el 90% del genoma humano en 2003 y proporcionó información sobre cómo los genes están relacionados con enfermedades hereditarias. Sin embargo, el conocimiento del genoma también planteó controversias éticas sobre temas como la patentabilidad y confidencialidad de la información genética.
Este documento resume tres tipos de códigos de corrección de errores: códigos BCH, códigos Reed-Solomon y códigos convolucionales. Explica sus características clave, incluidos ejemplos de cada uno, y destaca sus aplicaciones comunes en áreas como CD, telefonía móvil, comunicaciones por satélite y transmisión digital de televisión.
El documento describe el Proyecto Genoma Humano, incluyendo su historia, objetivos y hallazgos. El proyecto secuenció el genoma humano y mapeó aproximadamente 30,000 genes entre 1990 y 2003. También describió aplicaciones como la terapia génica, organismos transgénicos, y planteó consideraciones éticas emergentes de la biotecnología.
Este documento describe los dispositivos lógicos programables (PLD), incluyendo sus tipos, hardware, estructura interna y métodos de programación. Los PLD permiten modificar sus características mediante programación de hardware y automatizar procedimientos como tablas de verdad. Se detallan los tipos ROM, PROM, PLA, EEPROM, RAM y DRAM, así como la programación por ZIF y en sistema. Finalmente, se explican conceptos como la representación de datos en HDL y declaración de arreglos y vectores de bits.
Este documento presenta una introducción a los algoritmos genéticos. Explica que los algoritmos genéticos se basan en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Describe que trabajan con una población de soluciones candidatas que evoluciona a través de las generaciones mediante la selección natural, el cruce y la mutación. El objetivo es hacer que la población converja gradualmente hacia soluciones óptimas a través de esta evolución guiada.
Este documento describe varios protocolos de comunicación comúnmente utilizados, incluyendo TCP/IP, el protocolo básico para la transmisión de información entre redes; TCP, que proporciona una transmisión de datos confiable; HTTP, que permite la recuperación y búsqueda de información en la web; y FTP, que se utiliza para transferir archivos de forma remota. También describe protocolos como SSH para mejorar la seguridad, UDP para comunicaciones sin conexión, y SNMP para la gestión de redes.
Este documento describe el algoritmo de Bresenham para dibujar líneas y círculos de forma eficiente en una pantalla de ordenador. Explica la lógica matemática detrás del algoritmo y proporciona ejemplos de código en C++ para implementarlo. También incluye una bibliografía de fuentes adicionales sobre el tema.
Este documento describe los fundamentos básicos de los algoritmos. Explica que un algoritmo es una secuencia de instrucciones que especifica las operaciones que debe realizar una computadora para resolver un problema. Los algoritmos deben ser precisos, definidos y finitos. También presenta ejemplos de algoritmos para calcular el área de figuras geométricas y explica cómo representar algoritmos gráficamente usando diagramas de flujo.
El documento describe diferentes tipos de mutaciones genéticas, incluyendo mutaciones somáticas y de la línea germinal, espontáneas e inducidas. También describe varios mecanismos de mutación como la desaminación, daños oxidativos en el ADN, y agentes físicos y químicos que causan mutaciones. Finalmente, explica diferentes tipos de mutaciones a nivel de nucleótidos, genes y cromosomas.
El código de Hamming es un código detector y corrector de errores que agrega bits de paridad adicionales a los datos para permitir la detección y corrección de errores de un solo bit. Funciona insertando bits de paridad en posiciones que son potencias de dos y usando esos bits para verificar la paridad de grupos de bits de datos en posiciones específicas. Esto permite identificar el bit erróneo mediante el análisis de los bits de paridad.
La codificación Manchester convierte los bits binarios en un formato que cambia los niveles de la señal en el punto medio de cada período de bit. Esto permite la detección de errores y transmite datos sin componente DC, aunque requiere el doble de ancho de banda. Se usa comúnmente en Ethernet y comunicaciones RF para evitar ruido.
El documento describe los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución natural. Los algoritmos genéticos operan en cromosomas que representan soluciones potenciales y usan selección, recombinación y mutación para evolucionar soluciones a problemas complejos. John Holland desarrolló los algoritmos genéticos en la década de 1970 para simular la evolución y resolver problemas de optimización.
Este documento resume los algoritmos genéticos, incluyendo su definición, historia, características, funcionamiento, ventajas, desventajas, limitaciones y amplias aplicaciones en dominios como la ingeniería, robótica, química, finanzas y más. Los algoritmos genéticos imitan el proceso de evolución natural para resolver problemas de optimización de manera eficiente.
Las ecuaciones diferenciales homogéneas se caracterizan por tener exponentes iguales para sus variables. Para resolverlas, primero se aplica un cambio de variable y luego se sustituye en la ecuación original. Esto permite agrupar términos y aplicar el método de variables separables para integrar y obtener la solución. Como ejemplo, se muestra la resolución de una ecuación diferencial homogénea concreta usando estos pasos.
Este documento describe la técnica de inserción de bits utilizada en el protocolo DDCMP para determinar el final de una trama. Inserta un cero después de cada secuencia de cinco unos consecutivos en la transmisión, y el receptor elimina los ceros insertados para reconstruir la secuencia original. Esto permite al receptor identificar el final de la trama cuando encuentra una secuencia de siete unos consecutivos.
1. Conceptos básicos sobre algoritmos genéticos
1.1.Introducción
1.2.¿Cómo se construye?
1.3.Sobre su utilización
1.4.Diversidad, exploración, explotación
2. Diseño evolutivo de sistemas difusos
2.1.Diseño de la base de reglas
2.2.Diseño de la base de datos
2.3.Diseño combinado
Este documento trata sobre la programación en el lenguaje CUPL. Introduce los conceptos básicos del lenguaje como la notación, la estructura de un programa CUPL con el encabezamiento, declaración de pines y cuerpo principal. Explica cómo definir ecuaciones combinacionales, tablas de verdad y máquinas de estado en CUPL. También incluye dos ejemplos de aplicaciones: control de volumen y control de barrera de aparcamiento.
Este documento trata sobre líneas de transmisión y contiene 13 secciones. Describe la propagación física en líneas de transmisión, deriva las ecuaciones de onda para líneas de transmisión, analiza la propagación sin pérdidas y con voltajes sinusoidales, y cubre temas como la reflexión de ondas, relación de onda estacionaria, líneas de longitud finita y métodos gráficos.
El documento explica los códigos de Huffman, una técnica de codificación que asigna códigos binarios de longitud variable a símbolos (letras, números, etc.) basados en su frecuencia de aparición. Se construye un árbol binario de Huffman ordenando los símbolos de mayor a menor frecuencia y uniendo los nodos de menor frecuencia, asignando así códigos más cortos a los símbolos más comunes.
El documento describe el Proyecto Genoma Humano, cuyo objetivo fue mapear los aproximadamente 31,000 genes del genoma humano y establecer su localización en los 23 pares de cromosomas. El proyecto, iniciado en 1990, secuenció el 90% del genoma humano en 2003 y proporcionó información sobre cómo los genes están relacionados con enfermedades hereditarias. Sin embargo, el conocimiento del genoma también planteó controversias éticas sobre temas como la patentabilidad y confidencialidad de la información genética.
Este documento resume tres tipos de códigos de corrección de errores: códigos BCH, códigos Reed-Solomon y códigos convolucionales. Explica sus características clave, incluidos ejemplos de cada uno, y destaca sus aplicaciones comunes en áreas como CD, telefonía móvil, comunicaciones por satélite y transmisión digital de televisión.
El documento describe el Proyecto Genoma Humano, incluyendo su historia, objetivos y hallazgos. El proyecto secuenció el genoma humano y mapeó aproximadamente 30,000 genes entre 1990 y 2003. También describió aplicaciones como la terapia génica, organismos transgénicos, y planteó consideraciones éticas emergentes de la biotecnología.
Este documento describe los dispositivos lógicos programables (PLD), incluyendo sus tipos, hardware, estructura interna y métodos de programación. Los PLD permiten modificar sus características mediante programación de hardware y automatizar procedimientos como tablas de verdad. Se detallan los tipos ROM, PROM, PLA, EEPROM, RAM y DRAM, así como la programación por ZIF y en sistema. Finalmente, se explican conceptos como la representación de datos en HDL y declaración de arreglos y vectores de bits.
Este documento presenta una introducción a los algoritmos genéticos. Explica que los algoritmos genéticos se basan en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Describe que trabajan con una población de soluciones candidatas que evoluciona a través de las generaciones mediante la selección natural, el cruce y la mutación. El objetivo es hacer que la población converja gradualmente hacia soluciones óptimas a través de esta evolución guiada.
Este documento describe varios protocolos de comunicación comúnmente utilizados, incluyendo TCP/IP, el protocolo básico para la transmisión de información entre redes; TCP, que proporciona una transmisión de datos confiable; HTTP, que permite la recuperación y búsqueda de información en la web; y FTP, que se utiliza para transferir archivos de forma remota. También describe protocolos como SSH para mejorar la seguridad, UDP para comunicaciones sin conexión, y SNMP para la gestión de redes.
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Este documento describe los fundamentos básicos de los algoritmos. Explica que un algoritmo es una secuencia de instrucciones que especifica las operaciones que debe realizar una computadora para resolver un problema. Los algoritmos deben ser precisos, definidos y finitos. También presenta ejemplos de algoritmos para calcular el área de figuras geométricas y explica cómo representar algoritmos gráficamente usando diagramas de flujo.
El documento describe diferentes tipos de mutaciones genéticas, incluyendo mutaciones somáticas y de la línea germinal, espontáneas e inducidas. También describe varios mecanismos de mutación como la desaminación, daños oxidativos en el ADN, y agentes físicos y químicos que causan mutaciones. Finalmente, explica diferentes tipos de mutaciones a nivel de nucleótidos, genes y cromosomas.
El código de Hamming es un código detector y corrector de errores que agrega bits de paridad adicionales a los datos para permitir la detección y corrección de errores de un solo bit. Funciona insertando bits de paridad en posiciones que son potencias de dos y usando esos bits para verificar la paridad de grupos de bits de datos en posiciones específicas. Esto permite identificar el bit erróneo mediante el análisis de los bits de paridad.
La codificación Manchester convierte los bits binarios en un formato que cambia los niveles de la señal en el punto medio de cada período de bit. Esto permite la detección de errores y transmite datos sin componente DC, aunque requiere el doble de ancho de banda. Se usa comúnmente en Ethernet y comunicaciones RF para evitar ruido.
El documento describe los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución natural. Los algoritmos genéticos operan en cromosomas que representan soluciones potenciales y usan selección, recombinación y mutación para evolucionar soluciones a problemas complejos. John Holland desarrolló los algoritmos genéticos en la década de 1970 para simular la evolución y resolver problemas de optimización.
El documento describe los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución natural. Los AG simulan la evolución mediante la selección de cromosomas con mayor aptitud y la recombinación y mutación de sus genes para generar nuevas soluciones. Los AG representan soluciones como cadenas y las someten a operadores genéticos para aproximarse a la óptima.
Un algoritmo genético es una técnica de optimización inspirada en la evolución biológica que utiliza operadores como la selección, el cruce y la mutación para hacer evolucionar una población de soluciones hacia una solución óptima. Fue desarrollado por John Holland en los años 1970 y se basa en conceptos como la supervivencia del más apto para resolver problemas de búsqueda y optimización de manera eficiente.
Este documento describe los algoritmos genéticos y su aplicación para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol en el mundial de 2014. Explica brevemente el origen y características de los algoritmos genéticos, incluyendo la representación cromosómica, la función de aptitud, y los operadores genéticos como la selección, el cruce y la mutación. Luego detalla las etapas del algoritmo genético para la predicción de los equipos.
Los algoritmos genéticos se basan en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Simulan el proceso de selección natural y supervivencia de los más aptos mediante la generación de una población de soluciones que evolucionan a través de operadores como la cruza y la mutación. El algoritmo genético básico inicia con una población aleatoria, evalúa la aptitud de cada individuo, y luego selecciona y reproduce los más aptos para generar una nueva población, repitiendo este ciclo hasta alcan
Este documento describe los principios básicos de los algoritmos genéticos, incluyendo elementos como genes, cromosomas, selección, cruce y mutación. Explica cómo los algoritmos genéticos se inspiran en el proceso de evolución biológica para resolver problemas de optimización. También presenta un algoritmo genético simple que inicializa una población aleatoriamente y luego itera cruces, mutaciones y selección hasta alcanzar un criterio de parada.
Artículo predicción mundial 2014 algoritmos geneticosRichar León
Este documento describe el uso de algoritmos genéticos para predecir los cuatro equipos con mayor probabilidad de ganar la Copa Mundial de Fútbol de 2014 en Brasil. Explica brevemente los algoritmos genéticos, incluidos conceptos como poblaciones, selección, cruce y mutación. También describe los pasos básicos de un algoritmo genético simple y los operadores genéticos comunes como selección, cruce y mutación. El objetivo es desarrollar una aplicación en Java que utilice este enfoque para generar prediccion
El documento describe un algoritmo genético para ordenar personas en una sala de cine de manera óptima basado en sus simpatías y antipatías. El algoritmo genera una población inicial aleatoria, evalúa la aptitud de cada individuo basado en un método de fitness, selecciona individuos usando una rueda de ruleta y aplica operadores genéticos como cruce parcial y mutación para generar una nueva población. El proceso se repite durante varias generaciones hasta alcanzar la convergencia. El documento explica los detalles del algorit
Este documento describe el uso de algoritmos genéticos para predecir los cuatro equipos ganadores de la Copa Mundial de Fútbol de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos y cómo imitan el proceso de evolución biológica a través de la selección natural y la supervivencia de los más aptos. Luego detalla los pasos para desarrollar un algoritmo genético utilizando la biblioteca JGAP, incluida la planificación del cromosoma, la implementación de una función de aptitud y la
Este documento describe los algoritmos genéticos y su aplicación al problema del agente viajero (TSP). Explica que los algoritmos genéticos se inspiran en la evolución biológica para hacer evolucionar una población de soluciones sometiéndolas a operaciones como mutación y recombinación genética. Luego, describe cómo los algoritmos genéticos se pueden aplicar al TSP mediante diferentes representaciones de las rutas, como listas de ciudades visitadas, y operadores genéticos como el cruce parcial PMX para combinar rut
Este documento describe los algoritmos genéticos, incluyendo su historia, definición, proceso de evolución, ventajas y desventajas. Los algoritmos genéticos se basan en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. Utilizan operadores como selección, cruzamiento y mutación para evolucionar soluciones a través de generaciones sucesivas de una población de individuos codificados.
El documento describe la historia y desarrollo de los algoritmos genéticos. John Holland, inspirado por la teoría de la evolución de Darwin, desarrolló esta técnica de optimización en la década de 1960 para que las computadoras pudieran aprender por sí mismas. Los algoritmos genéticos imitan el proceso de selección natural mediante la reproducción, mutación y cruce de soluciones candidatas para resolver problemas de forma adaptativa.
1) Los algoritmos genéticos son métodos de optimización inspirados en la evolución biológica que hacen evolucionar una población de soluciones sometiéndolas a operaciones como mutaciones y recombinaciones.
2) Cualquier solución potencial a un problema puede ser representada mediante un cromosoma formado por genes que codifican los parámetros de la solución.
3) Los algoritmos genéticos se aplican al problema del agente viajero (TSP) usando representaciones como lista de ciudades visitadas y oper
El documento describe investigaciones realizadas en el proyecto TRACER de la Universidad Carlos III de Madrid sobre diferentes problemas resueltos mediante algoritmos evolutivos. Se detallan cuatro métodos para distribuir cargas en una esfera, predicciones de mareas mediante algoritmos genéticos, y la búsqueda de funciones hash robustas a cambios de bits mediante programación genética.
El documento describe investigaciones realizadas en el proyecto TRACER de la Universidad Carlos III de Madrid sobre diferentes problemas resueltos mediante algoritmos evolutivos. Se detallan cuatro métodos para distribuir cargas en una esfera, predicciones de mareas mediante algoritmos genéticos, y la búsqueda de funciones hash robustas a cambios de bits mediante programación genética.
El documento describe los algoritmos genéticos, que son técnicas de optimización inspiradas en la evolución biológica que utilizan operadores como la selección, el cruce y la mutación para encontrar soluciones a problemas. Se detallan conceptos como la codificación de soluciones, la función de evaluación, los métodos de selección, cruce y reemplazo para generar nuevas poblaciones.
Este documento describe el uso de algoritmos genéticos para predecir los cuatro posibles equipos ganadores de la Copa Mundial de Fútbol de 2014 en Brasil sobre la base de factores como el ranking FIFA, el grupo, el número de copas obtenidas y los últimos tres partidos. Los autores desarrollaron una aplicación en Java que utiliza algoritmos genéticos para pronosticar los equipos campeones basándose en estos factores.
Este documento describe el uso de un algoritmo genético para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol de la Copa Mundial de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos como la representación, la población, los operadores genéticos como la selección, el cruce y la mutación. Luego, detalla las etapas de un algoritmo genético típico para resolver un problema de optimización aplicando los principios de la evolución biológica.
Este documento describe el uso de un algoritmo genético para predecir los cuatro mejores equipos de fútbol de la Copa Mundial de 2014. Explica los conceptos básicos de los algoritmos genéticos, incluida su inspiración en la evolución biológica y la selección natural. Luego describe los componentes clave de un algoritmo genético como individuos, poblaciones, operadores genéticos y la representación de soluciones. Finalmente, resume los pasos generales de un algoritmo genético que incluyen la generación
Mapa conceptuales de proyectos social y productivo.pdfYudetxybethNieto
Los proyectos socio productivos constituyen una variante de formación laboral de incalculable valor formativo, que propician la participación activa, protagónica y participativa de los escolares, de conjunto con miembros de la familia y la comunidad.
1. ALGORITMOS GENETICOS
1
GRUPO No. 5
INTEGRANTES:
Mario Rudy Gómez Marroquín 092-06-14969
Carol Revolorio 092-07-371
Pedro Luis Mijangos 092-06-17267
Jorge Alfredo Barreda 092-06-17261
Eduardo Alexander Palencia Tejada 092-07-5227
Melvin René Cardona 092-99-8723
René Ubaldino Godínez de León 092-08-8795
Kevin Rolando Cruz Cujcuy 092-05-14783
Nefy David Morales Recinos 092-02-485
2. INTRODUCCION
Eduardo Palencia
Introducidos por Holland en 1975.
El algoritmo genético es una técnica de búsqueda basada en la teoría de la
evolución de Darwin.
Proveen una solución potencial a un problema específico en una estructura
tipo cromosoma y aplican operadores de recombinación para preservar la
información crítica.
Provienen de la familia de modelo computacional basado en la evolución.
Cualquier modelo basado en población que usa selección y recombinación
para generar nuevos elementos en el espacio de búsqueda.
3. Conocer que son los algoritmos genéticos y cuál es su
función en la Inteligencia Artificial.
Conocer la evolución que han tenido estos algoritmos con el
paso del tiempo.
Conocer los métodos y técnicas de resolución de
problemas.
Identificar los campos de aplicación en los que pueden ser
utilizados.
Objetivos
Eduardo Palencia
5. Los Algoritmos Genéticos (GA) fueron introducidos por John Holland
en 1970 inspirándose en el proceso observado en la evolución natural
de los seres vivos.
La evolución tiene lugar en los cromosomas, en donde está codificada
la información del ser vivo. La información almacenada en el
cromosoma varía de unas generaciones a otras. En el proceso de
formación de un nuevo individuo, se combina la información
cromosómica de los progenitores aunque la forma exacta en que se
realiza es aún desconocida.
5
¿Qué es un algoritmo genético?
Jorge Barrera
7. El algoritmo genético es una técnica de búsqueda basada en la teoría de la evolución de Darwin
Los algoritmos genéticos forman parte de lo que hoy se conoce como la Computación Evolutiva
La primera mención del término Algoritmos Genéticos
Los individuos más aptos de una población son los que sobreviven
sus atributos más deseables se transmiten a sus descendientes
los conocimientos sobre evolución se pueden aplicar en la resolución de problemas de
optimización
Los genes de los individuos mejor adaptados se propagaran en sucesivas generaciones
Bargley en 1967, diseño un Algoritmo Genético para buscar parámetros que evaluaran
juegos
Holland y sus alumnos convirtieron a los Algoritmos Genéticos en un campo de
investigación muy amplio e interesante 7
Jorge Barrera
9. Algoritmos Genéticos Generacionales
Algoritmos Genéticos de estado Fijo
Se asemejan a la forma de reproducción de los insectos
Utilizan el esquema generacional de los mamíferos y otros animales
de vida larga
Algoritmos Genéticos Paralelos
Modelo de Islas
Modelo Celular
9
Rudy Gomez
13. POBLACION
Es un conjunto de N soluciones factibles, se conoce como
población con N cromosomas
Tamaño de la Población
Poblaciones pequeñas: pueden correr el riesgo de no cubrir
adecuadamente el espacio de búsqueda
Poblaciones Grandes: pueden acarrear problemas con el excesivo costo
computacional
13
Melvin Cardona
14. FUNCION OBJETIVO
La Regla general para construir una buena función objetivo es que esta
debe reflejar el valor del individuo de una manera “real”
Los individuos son sometidos a restricciones, en la que aquellos individuos
que no verifican las restricciones, no son considerados como tales, y se sigue
efectuando cruces y mutaciones hasta obtener individuos validos
14
Melvin Cardona
15. SELECCIÓN
La idea general del AG es seleccionar dos padres a partir de una
población los genes de los padres se cruzan y se mutan para producir
dos hijos.
La descendencia reemplaza a los dos cromosomas mas débiles en la
población y el proceso de seleccionar nuevos padres se repite.
Cuando se aplica un AG, con frecuencia se utilizan cadenas de dígitos
binarios para representar las soluciones al problema. Ejemplo
15
Melvin Cardona
16. CRUCE
Hay varios métodos para implementar el cruce.
Cruce uniforme. En esta regla, los genes comunes se aplican a ambos
hijos, los genes restantes de un hijo se determinan al azar, mientras que
el otro hijo obtiene el gen complemento.
Cruce de un punto: LOS GENES DE LOS PADRES P1 Y P2 SE DIVIDEN AL AZAR EN EL MISMO
PUNTO Y LUEGO SE INTERCAMBIAN; ES DECIR, P1 (P11, P12) Y P2 (P21, P22) PRODUCEN LOS
CROMOSOMAS HIJOS COMO C1 {P11, P22} Y C2 {P21, P12}.
CRUCE DE MÚLTIPLES PUNTOS. ESTA REGLA AMPLÍA EL CRUCE DE UN PUNTO A MÚLTIPLES PUNTOS
ALEATORIOS. POR EJEMPLO, EN UN CRUCE DE DOS PUNTOS, P1 (P11, P12, P13) Y P2 (P21, P22,
P23) PRODUCEN C1 (P11, P22, P13) Y C2 (P21, P12, P23).
16
Melvin Cardona
17. RESULTADOS CRUCE
Cada uno de los dígitos binarios se
conoce como uno de los genes de la
solución.
Cuando los padres tienen la misma
característica este se pasara a cada hijo
Cuando los padres tienen características
opuestas del mismo gen, la característica
que se hereda al hijo se vuelve aleatoria.
• Ejemplo:
• Suponga que los dos padres son:
• como el primero, tercero y cuarto
dígitos coinciden, los hijos serán:
17
Melvin Cardona
18. MUTACION
Se considera un operador básico, que proporciona un pequeño elemento
de aleatoriedad en el entorno de los individuos de la población
Este operador produce variaciones de modo aleatorio en un cromosoma
por ejemplo: la cadena 00011100 puede mutar su segunda posición para dar
lugar a la cadena 01011100.
La mutación se puede dar en cada posición de un bit en una cadena, con
una probabilidad, normalmente muy pequeña 0.001
18
Melvin Cardona
19. REDUCCION
Una vez aplicados los operadores genéticos, se seleccionan los mejores
individuos para conformar la nueva generación siguiente
19
Melvin Cardona
20. RESUMEN DEL ALGORITMO GENÉTICO
Paso 0:
Genere una población aleatoria X de N cromosomas factibles
para cada cromosoma “s” en la población seleccionada, evalúe su aptitud asociada. Registre S*
como la mejor solución disponible hasta ahora.
codifique cada cromosoma mediante una representación binaria o numérica.
Paso 1:
Seleccione dos cromosomas padres de la población X.
Cruce los genes padres para crear dos hijos.
Mute los genes hijo al azar
si las soluciones resultantes son no factibles, repita el paso 1 hasta lograr la factibilidad. Si no ,
reemplace los dos padres más débiles con los nuevos hijos para formar una nueva población X y
actualice S*. Vaya al paso 2
Paso 2:
Si se lleva a una condición de terminación, deténgase: s* es la mejor solución disponible, de lo
contrario repita el paso 1
20
Melvin Cardona
22. Navegación robótica
Consiste en una base de datos con los sets de pesos neuronales que se han
obtenido al entrenar la red de diferentes formas, cada una de ellas apropiada para
una situación específica
Medicina Asistencial
Permite registrar datos del entorno, permitiendo así la clasificación de los
aspectos relacionados con la asistencia clínica
Demográficos
Antropométricos
analíticos
Programación Automática
Se utiliza para crea y diseñar estructuras donde las tareas sean recurrentes y
específicas
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Carol Revolorio
23. Técnicas de programación
Los sistemas multiprocesadores permiten abordar la solución
computacional de problemas muy complejos, complicados y pesados
así como concurrentes
Sistemas de bases de datos distribuidos
Se utiliza para distribución de tráfico, carga y peticiones hacia ella
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Carol Revolorio
25. Ventajas
No necesitan conocimientos específicos sobre el problema a resolver.
Opera de forma simultánea con varias soluciones a la vez.
Utiliza operadores probabilísticos en lugar de determinísticos como otras
técnicas.
Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas arquitecturas.
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Pedro Mijangos
26. Limitaciones
No se puede garantizar que el AG encuentre la solución óptima del problema.
Su campo de aplicación es para aquellos problemas en los que no existen
técnicas especializadas.
La función objetivo se debe considerar cuidadosamente para que se pueda
alcanzar la mejor solución.
Si se define una incorrecta población inicial, esto da origen a Convergencia
Prematura.
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Pedro Mijangos