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Inteligencia artificial. Computación evolutiva

Enviado por   •  9 de Junio de 2020  •  Apuntes  •  268 Palabras (2 Páginas)  •  19 Visitas

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Computación evolutiva

Es aquella rama de la inteligencia artificial que se encarga de la resolución de problemas de optimización combinatoria. También es aquella que aplica la evolución natural y la genética en la evolutiva d estructuras computacionales, que utiliza para resolver problemas complejos en distintas áreas.

La computación evolutiva esta inspirada en los mecanismos de evolución biológica propuestos por Darwin, Weismann y Mendel. Este modelo se llama el Neodarwinismo, el cual establece que toda la vida en el planeta puede ser explicada a través de solo 4 procesos: reproducción, mutación, competencia y selección.

Dentro de la computación evolutiva existen algunas ramas, como son: algoritmos genéticos (Holland, 1975), estrategias evolutivas (Rechenberg, 1962), programación evolutiva (Fogel, 1962), programación genética (Kosa, 1992) y sistemas clasificatorios (Holland 1962).

Algoritmo genético

Son métodos adaptativos que se utilizan para resolver problemas de búsqueda y optimización. Esta técnica se basa en el proceso genético de organismos vivos que utilizan operadores genéticos sobre cromosomas. También se basa en técnicas en la evolución biológica.

Los elementos de un algoritmo genético son: esquema de codificación, función de evaluación, tres operadores básicos (reproducción, cruce y mutación) y parámetros que controlen el desempeño del algoritmo genético.

Estrategias evolutivas

Se aplican a problemas de optimización numérica. Esta técnica esta enfocada en la optimización paramétrica.

Programación evolutiva

En donde la representación del individuo son ternas(tripletas) cuyos valores representan estados de un autómata finito. Cada terma este compuesto por: el valor del estado actual, un símbolo del alfabeto utilizado y el valor del nuevo estado.

Programación genética

Consiste en evolucionar en forma iterativa una población de programas de computadoras generados aleatoriamente. Esta técnica emplea cuatro operadores: reproducción, cruzamiento, mutación y operación de cambio de arquitectura.

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