Este documento describe los parámetros y resultados de un experimento de programación genética. Los parámetros incluyen el tamaño de la población, las probabilidades de los operadores genéticos, la selección y elitismo. Los resultados miden la tasa de éxito, la aptitud promedio y mejor, el número promedio de nodos y la profundidad promedio de los mejores individuos. También incluye gráficas del mejor individuo y el comportamiento de la población a lo largo de las generaciones.

1. Computación Evolutiva
MEMORY WITH MEMORY IN GENETIC PROGRAMMING
Algunos parámetros:
 Generations: 100.
 Popsize: 100. Individuos de la población.
 Operatorprobstype: variable. Adaptación automática para el operador genético en base a
probabilidades de ocurrencia.
 Calcdiversity: uniquegen. GPLab almacena información relativa a la diversidad de la
población.
 Calccomplexity: 0. Cuando se active GPLAB almacena información sobre numero de nodos,
nivel de profundidad y equilibrio en las ramas.
 Initpoptype : rampedinit. Utiliza el método Half-and-Half, un número igual de individuos
se inicializan para cada profundidad entre el 2 y el valor del árbol inicial. La población de
arboles con este método es variada, con arboles equilibrados y desequilibrados de
diferentes profundidades.
 Elitism: replace. Los hijos sustituyen a la población origen por lo que reciben una mayor
prioridad de supervivencia, incluso si son peores que sus padres. No es una opción elitista.
 Expected: rank85. Numero esperado de hijos de cada individuo está basado en su rango
de la población.
 Survival: fixedpopsize. El número de individuos de la población N es el mismo a lo largo de
la evolución. Los primeros N elementos de la lista ordenados sobreviven para formar la
siguiente generación y los individuos restantes se desechan.
 Resourcespopsize: steady. Utilización constante de los recursos para garantizar la
supervivencia de los individuos.
 Resourcesfitness: normal.
 Sampling: lexictour. Selección Lexictour es un método que implementa la presión
parsimonia lexicográfico. Al igual que la selección por torneo se elige un número de
individuos de la población y el mejor de ellos es seleccionado. Si dos individuos tienen la
misma forma se elige al que tiene menos nodos como el mejor.
 Calcfitness: regfitness. Calcula para cada individuo la diferencia absoluta entre el valor de
la produccion esperada y el valor devuelto por el individuo en todos los casos de fitness,
los mejores individuos son los que tienen menores diferencias, y para esto utiliza el
parámetro lowerisbetter=1.
 Initialprobstype: fixed. Especifica la probabilidad del operador inicial deseada.
 Setfunctions: suma, resta, mul y div.
 Setterminals: { } (default).
 Output: normal. Produce una salida adicional de texto durante la ejecución del algoritmo
(identificación, aptitud, profundidad y tamaño del individuo encontrado hasta el
momento).
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2. Computación Evolutiva
RESULTADOS
 Succes rate. Porcentaje de fitness que llegan a cero en cada corrida.
 Best Fitness. Es el promedio del mejor individuo en las cinco corridas.
 Average fitness. Es el promedio de fitness de la población obtenida en cada corrida, se
promediaron los resultados en cada valor de gamma.
 Nodes. Promedio de los nodos del mejor individuo obtenido en cada corrida.
 Depth. Promedio de la profundidad de los árboles obtenida del mejor individuo en cada
corrida.
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3. Computación Evolutiva
GRÁFICA DEL MEJOR INDIVIDUO
(Datos de la columna Best Fitness)
GRÁFICA DEL COMPORTAMIENTO DE LA POBLACIÓN
(Datos de la columa Average Fitness)
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