Computación Evolutiva

DEFINICIÓN

Es una rama de la computación emergente que engloba técnicas que simulan la evolución natural, y constituye un enfoque alternativo para abordar problemas complejos de búsqueda y aprendizaje a través de modelos computacionales de procesos evolutivos.

Parte de un hecho observado en la naturaleza: los organismos vivos poseen una destreza consumada en la resolución de los problemas que se les presentan, y obtienen sus habilidades, casi sin proponérselo, a través del mecanismo de la evolución natural.

Esta compuesta por modelos de evolución basados en poblaciones cuos elementos representan soluciones a problemas.

HOSTORIA

Dentro de la computación evolutiva tenemos:

• Algoritmos Geneticos.  Denominados originalmente “planes reproductivos”), fueron desarrollados por John H. Holland a principios de los 1960s. Son métodos adaptivos que pueden usarcé para resolver problemas de búsqueda y optimizan. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos. Que utilizan operadores genéticos sobre cromosomas. Su característica principal es que se basan en técnicas inspiradas en la evolución biológica.

• Estrategias evolutivas. Esta técnica esta básicamente enfocada hacia la optimización paramétrica. En esencia son métodos estocásticos con paso adaptativo, que permiten resolver problemas de optimización paramétrica. Las EEs pueden definirse como algoritmos evolutivos enfocados hacia la optimización paramétrica, teniendo como características principales que utilizan una representación através de vectores reales, una selección determinista y operadores gen éticos específicosde cruce y mutación. Además, su objetivo fundamental consiste en encontrar el valor realde un vector de N dimensiones.

• Programación evolutiva. Es una rama de la computación evolutiva. La programación evolutiva es prácticamente una variación de los algoritmos genéticos, donde lo que cambia es la representación de los individuos. En el caso de la PE los individuos son ternas (tripletas) cuyos valores representan estados de un autómata finito. Cada terna está formada por:
• El valor del estado actual;
• Un símbolo del alfabeto utilizado;
• El valor del nuevo estado.

• Programación  genética.  Es una metodología basada en los algoritmos evolutivos e inspirada en la evolución biológica para desarrollar automáticamente programas de computadoras que realicen una tarea definida por el usuario. Es una especialización de los algoritmos genéticos (GA, de sus siglas en inglés: Genetic Algorithms) donde cada individuo es un programa de computadora. Es una técnica de aprendizaje automático utilizada para optimizar una población de programas de acuerdo a una función de ajuste o aptitud (en inglés: fitness function) que evalúa la capacidad de cada programa para llevar a cabo la tarea en cuestión.

BIBLIOGRAFIA:

ISIDRO PASCUAL. (.). COMPUTACIÓN EVOLUTIVA: ALGORITMO GENÉTICO, ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS.. 22/09/2017, de site Sitio web: https://sites.google.com/site/inteligenciacompyredes/computacion-evolutiva-algoritmo-genetico-estrategias-evolutivas

Fernando Berzal. (.). Computación Evolutiva. 22/09/2017, de DECSAI Departamento de ciencias de la computación Sitio web: http://elvex.ugr.es/decsai/iaio/slides/G1%20Evolutionary%20Computation.pdf