Los Algoritmos Genéticos son algoritmos de optimización, búsqueda y aprendizaje inspirados en los procesos de Evolución Natural y Evolución Genética
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En la naturaleza, los procesos evolutivos ocurren cuando se satisfacen las siguientes condiciones: Una entidad o individuo tiene la habilidad de reproducirse
Hay una población de tales individuos que son capaces de reproducirse
Existe alguna variedad, diferencia, entre los individuos que se reproducen
Existen cuatro paradigmas básicos: Algoritmos Genéticos que utilizan operadores genéticos sobre cromosomas Estrategias de Evolución que enfatizan los cambios de comportamiento al nivel de los individuos Programación Evolutiva que enfatizan los cambios de comportamiento al nivel de las especies Programación Genética que evoluciona expresiones representadas como árboles Existen otros modelos de evolución de poblaciones
Los algoritmos genéticos son métodos que se usan para resolver problemas de búsqueda y optimización, se basan en el proceso genético de los organismos vivos como los animales y las plantas, teniendo en cuenta cómo evolucionan estos seres de acuerdo a procesos como la selección natural o la supervivencia del más fuerte, se crearon estos algoritmos que tratan de imitar estos procesos para solucionar problemas del mundo real, es decir que estos algoritmos al igual que los seres vivos buscan evolucionar para ofrecer soluciones cada vez más optimas aunque esto depende en gran medida de la estructura de la codificación que estas tengan.
Como se mencionó anteriormente el campo de acción de estos algoritmos esta en los problemas de optimización, rama en la cual han sido muy eficientes y confiables, aunque estos algoritmos no necesariamente siempre son la mejor solución para TODOS LOS PROBLEMAS DE ESTA CATEGORIA, por lo cual se debe tener en cuenta características como las siguientes:
· Hay que tener un rango delimitado del tamaño del problema
· Se debe definir un método para identificar la calidad de las soluciones en cuanto a buenas o malas
¿Cómo operan estos algoritmos?
Los algoritmos genéticos (AG) funcionan entre el conjunto de soluciones de un problema llamado fenotipo, y el conjunto de individuos de una población natural, codificando la información de cada solución en una cadena, generalmente binaria, llamada cromosoma. Los símbolos que forman la cadena son llamados genes. Cuando la representación de los cromosomas se hace con cadenas de dígitos binarios se le conoce como genotipo. Los cromosomas evolucionan a través de iteraciones, llamadas generaciones. En cada generación, los cromosomas son evaluados usando alguna medida de aptitud.
Las siguientes generaciones (nuevos cromosomas), son generadas aplicando los operadores genéticos repetidamente, siendo estos los operadores de selección, cruzamiento, mutación y reemplazo.
(Wikipedia, 2017)
Ejemplos de software
· Evolver: optimiza mediante algoritmos genéticos, procesos de Microsoft Excel
Página oficial: http://www.palisade-lta.com/evolver/
· Matlab
Página oficial: https://es.mathworks.com/discovery/genetic-algorithm.html
Referencias
https://es.slideshare.net/mentelibre/10-diseo-con-algoritmos-genticos
http://nando1-utb.blogspot.com.co/p/algoritmos-geneticos.html



